Vision RAG : Définition et Exemples

Le Vision RAG (Retrieval-Augmented Generation visuel) combine la puissance des modèles de langage multimodaux avec des systèmes de recherche documentaire capables de traiter des images, des diagrammes, des captures d'écran et des documents numérisés. Contrairement au RAG classique qui se limite à indexer et rechercher du texte, le Vision RAG encode également le contenu visuel sous forme de vecteurs, permettant une recherche sémantique sur des données non textuelles.

Dans un pipeline Vision RAG typique, les documents visuels sont d'abord traités par un modèle d'embedding multimodal (comme CLIP ou des variantes spécialisées) qui transforme images et textes dans un même espace vectoriel. Lors d'une requête, le système peut alors retrouver des images pertinentes, des graphiques ou des pages de PDF scannés, puis les soumettre à un modèle de vision-langage (VLM) pour générer une réponse contextuelle et précise.

Cette approche résout un problème majeur des systèmes RAG traditionnels : l'incapacité à exploiter l'information contenue dans les supports visuels. De nombreuses connaissances d'entreprise résident dans des schémas techniques, des tableaux de bord, des présentations ou des documents scannés que le RAG textuel ne peut tout simplement pas exploiter. Le Vision RAG comble cette lacune en rendant ces contenus interrogeables.

Les avancées récentes des modèles multimodaux comme GPT-4o, Claude et Gemini ont considérablement facilité l'adoption du Vision RAG. Ces modèles peuvent interpréter des images complexes avec une grande précision, ce qui rend le pipeline de bout en bout plus fiable et plus accessible aux développeurs.