RAG multimodal en action : créer un assistant de santé cutanée avec CLIP et Milvus

Dans le monde de l’IA, nous sommes allés bien au-delà de la simple recherche textuelle. Mais lorsqu’il s’agit de soins de santé, le « texte uniquement » ne suffit pas. Imaginez un patient décrivant un grain de beauté : « Ça démange et c'est sombre ». C’est utile, mais une photo haute résolution vaut mille jetons.

Aujourd’hui, nous plongeons en profondeur dans le RAG multimodal (Retrieval-Augmented Generation). Nous allons construire un système d’aide à la décision qui fusionne les images de lésions cutanées avec les antécédents médicaux familiaux (texte) à l’aide d’un espace vectoriel unifié. Nous parlons de tirer parti de la recherche multimodale RAG, CLIP et de la recherche de vecteurs Milvus pour combler le fossé entre les pixels et la pathologie.

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L'architecture : relier les visuels et le verbiage

Les systèmes RAG traditionnels gèrent généralement le texte via des intégrations telles queintégration de texte-3. Cependant, pour la santé de la peau, nous avons besoin d’un « cerveau partagé » qui comprend à la fois les images et le texte. C’est là qu’intervient CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training).

CLIP nous permet de proj...
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