マルチモーダルインデックス
マルチモーダルインデックスとは、多様なデータタイプからの情報を同時に保存、整理、検索するように設計された高度なデータ構造です。テキストのみ、または画像のみを扱う従来のインデックスとは異なり、マルチモーダルインデックスは、テキスト、画像、音声、ビデオなどの複数のモダリティから派生した表現（埋め込み）を統一された検索可能な空間に統合します。
今日のデータが豊富な環境では、情報は単一の形式に限定されることはめったにありません。企業は、「このレポートに記述されている持続可能な農業の実践の画像をすべて表示してください」といった複雑なクエリに答えられるシステムを必要としています。マルチモーダルインデックスは、このクロスモーダルな推論を可能にし、単なるキーワードマッチングを超えた真のセマンティックな理解へと進化させます。
その中核的なメカニズムは、埋め込みモデルに依存しています。各データ（文章、写真、音声クリップなど）は、特殊なエンコーダを通過し、高次元ベクトル、すなわち埋め込みに変換されます。マルチモーダルインデックスはこれらのベクトルを保存します。モデルは、関連する概念をモダリティ間でベクトル空間内の近接した点にマッピングするように訓練されているため、クエリの埋め込み（例：テキストプロンプトからのもの）を使用して、元のデータがテキストであれ画像であれ、最も近い一致するベクトルを見つけることができます。
ベクトルデータベース、埋め込み、セマンティック検索、トランスフォーマーモデル、検索拡張生成（RAG）
