멀티모달 검색기
멀티모달 검색기(Multimodal Retriever)는 여러 유형의 데이터를 동시에 처리, 인덱싱 및 검색하도록 설계된 고급 정보 검색 시스템입니다. 텍스트만 처리하거나 이미지만 처리하는 기존 검색기와 달리, 멀티모달 검색기는 서로 다른 데이터 양식 간의 의미론적 관계를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 쿼리를 관련 이미지와 일치시키거나, 설명적인 텍스트 프롬프트를 기반으로 오디오 클립을 찾는 것이 가능합니다.
오늘날 데이터가 풍부한 환경에서 정보는 단일 형식에 국한되는 경우가 거의 없습니다. 사용자는 다양한 입력을 사용하여 AI 시스템과 상호 작용합니다. 사용자는 사진을 업로드하고 "이게 뭐야?"라고 묻거나, 질문을 입력하고 관련 다이어그램을 기대할 수 있습니다. 멀티모달 검색은 이러한 격차를 해소하여 AI가 인간의 지각 및 이해를 모방하는 총체적이고 상황 인지적인 답변을 제공할 수 있도록 합니다.
핵심 메커니즘은 임베딩(embedding)을 포함합니다. 각 데이터 조각(텍스트, 이미지, 비디오 프레임)은 모달리티별 인코더(예: 텍스트의 경우 BERT 모델, 이미지의 경우 Vision Transformer)를 통과합니다. 이 인코더들은 원시 데이터를 임베딩 공간이라고 불리는 공유된 고차원 벡터 공간으로 매핑합니다. 그런 다음 검색기는 이 통합된 공간 내에서 유사성 검색(예: 코사인 유사도)을 수행합니다. 쿼리는 입력 유형에 관계없이 동일한 공간으로 인코딩되어, 시스템이 인덱싱된 다양한 데이터 세트에서 가장 가까운 일치 벡터를 찾을 수 있도록 합니다.
관련 개념에는 대조 학습(Contrastive Learning), 벡터 데이터베이스(Vector Databases), 제로샷 학습(Zero-Shot Learning)이 포함됩니다. 이러한 기술들은 효과적인 멀티모달 검색 시스템의 기반 또는 훈련 방법론을 구성하는 경우가 많습니다.
