ベクトルデータベースを用いたマルチモーダル検索拡張生成（RAG）
マルチモダリティは、ニューラルネットワークモデルの能力をまったく新しいレベルへと引き上げます。対照学習と特殊化されたモデルアーキテクチャを活用することで、画像とテキストのための統一されたベクトル空間を作成し、マルチモーダル表現を強化できます。本講演では、マルチモーダル埋め込みとMilvusオープンソースベクトルデータベースを使用して、画像・テキスト検索およびComposite Image Retrieval (CIR)を構築するための知見を共有し、マルチモダリティがRetrieval-Augmented Generation (RAG)における新しいユースケースをどのように実現するかを示します。
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Stefan Webb
Developer Advocate, Zilliz
Stefan Webb is a Developer Advocate at Zilliz, where he advocates for the open-source vector database, Milvus. Prior to this, he spent three years in industry as an Applied ML Researcher at Twitter and Meta, collaborating with product teams to tackle their most complex challenges. Stefan holds a PhD from the University of Oxford and has published papers at prestigious machine learning conferences such as NeurIPS, ICLR, and ICML. He is passionate about generative AI and is eager to leverage his deep technical expertise to contribute to the open-source community.