【要約】Gemini Embedding 2で作るネイティブマルチモーダルRAG [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
Execute Primary Source
// Problem
開発者は、マルチモーダルRAGを構築する際、メディアごとの前処理に苦慮していた。従来のパイプラインでは、以下の課題に直面していた。
- ・画像にはOCR、音声にはASRなどの個別モデルが必要。
- ・メディアごとに異なる前処理を組み合わせるため、構成が複雑化する。
- ・前処理の過程で、メディア特有の情報が欠落するリスクがある。
// Approach
開発者は、Gemini Embedding 2を用いて、全モダリティを単一の空間に写像した。これにより、複雑な前処理を排除したRAGの構築を実現した。具体的な手法は以下の通りである。
- ・
google-genaiSDKとChromaDBを用いて、マルチモーダルデータを管理する。 - ・
LocalFileクラスでMIMEタイプを管理し、SDK形式へ変換する。 - ・クエリに
task: question answering等の文字列を付与し、精度を最適化する。 - ・
Matryoshka Representation Learningにより、埋め込み次元を柔軟に選択する。
// Result
構築したパイプラインにより、非テキストデータに対する高度な検索が可能となった。検証の結果、以下の成果が得られた。
- ・PDF：図表を含む複雑なレイアウトから、市場規模の数値を正確に抽出した。
- ・動画：視覚情報と音声情報を統合し、特定の動作が行われた区間を特定した。
- ・開発者体験：前処理の工程を排除し、開発工数を大幅に削減した。
Senior Engineer Insight
> 開発効率の向上は極めて大きい。前処理の排除は、パイプラインの堅牢性を高める。しかし、実運用では以下の点に注意が必要である。まず、APIの入力制限への厳格な対応が求められる。次に、動画や音声の従量課金による、予測困難なコスト増への対策が必要である。最後に、推論の重さに伴うレイテンシ悪化への、キャッシュ戦略の導入が不可欠である。大規模環境では、ベクトルDBの選定とスケーラビリティの設計が重要となる。