ドキュメントを画像化して検索する「Pixel-Native RAG」の実践ガイド

記事の3ポイント

1. 1

   ピクセルベースのインデックス構築

   HTML パースやテキスト抽出を回避し、Web ページや PDF を画像としてレンダリングして重なり合うタイルに分割し、SigLIP や CLIP などのマルチモーダル埋め込みモデルでベクトル化する手法を解説する。

2. 2

   ハイブリッド検索と精度向上

   OCR ベースの BM25 スコアリングと相互ランク融合（RRF）を組み合わせて検索精度を高め、タイルレベルのエビデンスを文書レベルの結果に集約する仕組みを示す。

3. 3

   軽量アダプターと評価指標

   対照学習を用いて軽量な残差アダプターを訓練し、Recall@k や平均相互ランク（MRR）といった指標で検索品質を定量的に評価するプロセスを提示する。