Bộ truy xuất đa phương thức
Bộ truy xuất đa phương thức (Multimodal Retriever) là một hệ thống truy xuất thông tin tiên tiến được thiết kế để xử lý, lập chỉ mục và tìm kiếm trên nhiều loại dữ liệu cùng một lúc. Không giống như các bộ truy xuất truyền thống chỉ xử lý văn bản hoặc chỉ xử lý hình ảnh, bộ truy xuất đa phương thức có thể hiểu mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các phương thức dữ liệu khác nhau—ví dụ, khớp một truy vấn văn bản với một hình ảnh liên quan, hoặc tìm một đoạn âm thanh dựa trên một lời nhắc văn bản mô tả.
Trong môi trường dữ liệu phong phú ngày nay, thông tin hiếm khi bị giới hạn trong một định dạng duy nhất. Người dùng tương tác với các hệ thống AI bằng nhiều loại đầu vào khác nhau—họ có thể tải lên một bức ảnh và hỏi, "Đây là cái gì?" hoặc nhập một câu hỏi và mong đợi một sơ đồ liên quan. Truy xuất đa phương thức thu hẹp khoảng cách này, cho phép AI cung cấp các câu trả lời toàn diện, nhận biết ngữ cảnh, mô phỏng nhận thức và sự hiểu biết của con người.
Cơ chế cốt lõi liên quan đến việc nhúng (embedding). Mỗi mẩu dữ liệu (văn bản, hình ảnh, khung hình video) được đưa qua một bộ mã hóa dành riêng cho phương thức (ví dụ: mô hình BERT cho văn bản, Vision Transformer cho hình ảnh). Các bộ mã hóa này ánh xạ dữ liệu thô vào một không gian vector chung, nhiều chiều, được gọi là không gian nhúng. Sau đó, bộ truy xuất thực hiện tìm kiếm tương đồng (như độ tương đồng cosine) trong không gian thống nhất này. Một truy vấn, bất kể loại đầu vào của nó là gì, cũng được mã hóa vào không gian này, cho phép hệ thống tìm các vector khớp gần nhất từ tập dữ liệu đa dạng đã được lập chỉ mục.
Các khái niệm liên quan bao gồm Học tương phản (Contrastive Learning), Cơ sở dữ liệu vector (Vector Databases) và Học không mẫu (Zero-Shot Learning). Những công nghệ này thường tạo thành xương sống hoặc phương pháp huấn luyện cho các hệ thống truy xuất đa phương thức hiệu quả.
