OCR頼みの検索はもう古い？Vertex AIで挑む、図面・動画を「意味」で捉えるマルチモーダルRAGの実装戦略
OCRやキーワード検索では届かない非構造化データの活用法。Vertex AIによるマルチモーダルRAGが、図面や動画を「意味」で検索可能にする理由と、ビジネスにおける真価をAIPM視点で解説します。
キーワード解説
Vertex AIによるマルチモーダルRAGの実装：画像とテキストを横断したAI検索
Vertex AIによるマルチモーダルRAGの実装：画像とテキストを横断したAI検索とは、Google Cloudの機械学習プラットフォームVertex AI上で、テキスト情報に加え画像や動画といった非テキストデータも統合的に理解し、意味に基づいた情報検索および生成を行う技術です。このアプローチでは、従来のOCRやキーワード検索では捉えきれなかった図面や動画コンテンツの「意味」や「文脈」を大規模言語モデル（LLM）と画像認識モデルが連携して解釈し、関連性の高い情報を抽出します。これは、親トピックである「GeminiのVertex AI活用」が目指す、マルチモーダルAIの具体的な応用例の一つであり、Geminiのような先進的なモデルを基盤として、企業のナレッジベースやデータ活用の幅を大きく広げることを目的としています。
1 関連記事
Vertex AIによるマルチモーダルRAGの実装：画像とテキストを横断したAI検索とは
Vertex AIによるマルチモーダルRAGの実装：画像とテキストを横断したAI検索とは、Google Cloudの機械学習プラットフォームVertex AI上で、テキスト情報に加え画像や動画といった非テキストデータも統合的に理解し、意味に基づいた情報検索および生成を行う技術です。このアプローチでは、従来のOCRやキーワード検索では捉えきれなかった図面や動画コンテンツの「意味」や「文脈」を大規模言語モデル（LLM）と画像認識モデルが連携して解釈し、関連性の高い情報を抽出します。これは、親トピックである「GeminiのVertex AI活用」が目指す、マルチモーダルAIの具体的な応用例の一つであり、Geminiのような先進的なモデルを基盤として、企業のナレッジベースやデータ活用の幅を大きく広げることを目的としています。