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昨日の記事の続き。 Multimodal RAG のアプローチのうち、マルチモーダル埋め込みを用いるもの（Multi-Vector Retriever for RAG on tables, text, and images のOption 1）の具体的な実装を考えてみる。 前提：非マルチモーダルRAG 通常のRAG でドキュメントを格納する場合、以下のようなコードを用いるのが一般的だと思う。 #ドキュメントを分割してチャンクにする text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunks_size=300, chunk_overlap=30) chunks = text_splitter.split_documents(document) #ベクトルインデックスを作成（Google Vertex AI） vector_store = Vec
GPT-4o ("o" for "omni") and GPT-4o mini are natively multimodal models designed to handle a combination of text, audio, and video inputs, and can generate outputs in text, audio, and image formats. GPT-4o mini is the lightweight version of GPT-4o. Background Before GPT-4o, users could interact with ChatGPT using Voice Mode, which operated with three separate models. GPT-4o integrates these capabil
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