Le Guide Pratique pour la Récupération de Documents Visuels Les documents modernes ne se limitent plus au texte ; ils regorgent de tableaux, de graphiques, de captures d'écran, d'infographies et d'autres visuels qui transmettent des informations impossibles à capter par le langage seul. Si votre pipeline de RAG (Retrieval-Augmented Generation) ne repose que sur la récupération textuelle, vous manquez un contexte précieux. Ce qu’est la Récupération de Documents Visuels La récupération de documents visuels permet de rechercher des documents sous forme d'images, et non seulement de texte. C'est essentiel car de nombreux documents, tels que les PDFs, les rapports financiers, les spécifications UX et les articles scientifiques, ont une structure visuelle riche que les modèles textuels purs ne peuvent pas analyser. De même, les modèles d'images standards ne sont pas parfaits pour une compréhension fine des documents. La Solution : RAG Multimodal Le RAG multimodal enrichit le RAG traditionnel en combinant la compréhension du texte et des images. Cette approche offre : - Une recherche combinée d'images et de texte dans le même document - Un index vectoriel unifié supportant plusieurs modalités - Des réponses contextualisées via Gemini, utilisant soit du texte, soit des images correspondantes Les Technologies Clés Cohere : Pour l'embedding multimodal FAISS : Pour la recherche vectorielle rapide Gemini 2.5 Flash : Pour la génération de contenu basée sur les questions et les contextes Streamlit : Pour créer une interface utilisateur interactive Workflow du RAG Multimodal de A à Z Conversion PDF en Images : Utilisez pdf2image pour convertir chaque page du PDF en images PIL. Création d’Embeddings : Cohere génère des embeddings pour le texte et les images. Pour le texte : response = co.embed(input_type="search_document", texts=[text]) Pour les images : python base64_img = Image.open(content).resize((512, 512)).tobytes().hex() response = co.embed( input_type="search_document", inputs=[{"content": [{"type": "image", "image": base64_img}]}] ) Les embeddings sont ajoutés à FAISS comme vecteurs float32. Génération de Réponses avec Gemini : Gemini 2.5 Flash analyse intelligemment les graphiques, les titres et les mises en page. Pour le texte : response = gemini.generate_content(f"Question: {query}\n\nContext: {text}") Pour les images : response = gemini.generate_content([query, content]) Comparaison des Architectures Architecture RAG Multimodal : Les embeddings de texte et d'images sont stockés dans FAISS et servis comme contexte à Gemini 2.5 Flash. Cela permet de répondre aux questions basées sur des visuels. Architecture RAG Textuel : Le texte est extrait du PDF, embeddé et utilisé pour la récupération, mais il manque les informations contenues dans les graphiques ou les images. Résultats : Comparaison Côte à Côte Nous avons testé les applications RAG textuel et multimodal sur le même document PDF d'un ETF. Les résultats montrent clairement que le RAG textuel a des difficultés avec les questions basées sur des données visuelles, tandis que le RAG multimodal gère efficacement le contenu imagé. Exemples de Requêtes Requête : "Quel est l'AUM d'Invesco?" App Multimodal : Trouvé dans un graphique à barres. App Textuel : Manqué (le texte ne le mentionne pas). Requête : "Combien BlackRock a-t-il gagné grâce aux services technologiques?" App Multimodal : Valeur extraite de l'état financier de BlackRock. App Textuel : Manqué (le texte ne le mentionne pas). Requête : "Quel est le pourcentage d'Apple dans le S&P?" App Multimodal : Trouvé dans un diagramme circulaire. App Textuel : Donnée approximative. Requête : "Quels étaient les 10 premiers poids du S&P 500 pendant la pandémie de Covid?" App Multimodal : Graphique temporel analysé. App Textuel : Figure spécifique manquée. Requête : "Comment suivre le Bitcoin dans les ETFs?" App Multimodal : Trouvé dans une table image. App Textuel : Figure spécifique manquée. Démarrage Rapide Pour commencer, vous aurez besoin de : - API Keys : Cohere et Gemini - Dépendances Système : Poppler pour la conversion PDF en images Configuration du Projet Clonez le dépôt GitHub : bash git clone https://github.com/SridharSampath/multimodal-rag-demo cd multimodal-rag-app Installez les dépendances : bash pip install -r requirements.txt Exécutez l'application : bash streamlit run app.py Contexte et Implications Les experts de l'industrie soulignent que le RAG multimodal est une avancée majeure pour l'intelligence documentaire. Il permet une extraction d'informations plus précise et complète, ce qui est particulièrement utile dans les domaines financiers, scientifiques et techniques où les visuels jouent un rôle crucial. Cohere, FAISS et Gemini 2.5 Flash sont des technologies de pointe développées par leurs respectifs organismes, offrant des solutions robustes pour traiter et comprendre des documents complexes.Cette approche a été bien accueillie par l'industrie, qui reconnaît son potentiel pour améliorer la qualité des réponses générées et la pertinence des informations récupérées.