Мультимодальный RAG с Llama Nemotron: как искать в документах с картинками, таблицами и схемами

Зачем это вообще нужно?

Представьте: у вас есть 500 PDF-документов с технической документацией. Половина из них содержит схемы, таблицы с характеристиками, графики. Текстовая RAG система их проигнорирует. Сотрудник ищет "схема подключения датчика температуры" - получает текст без картинки. Бесполезно.

Llama Nemotron решает эту проблему. Это не одна модель, а семейство от NVIDIA, специально заточенное под мультимодальные задачи. Текст, изображения, таблицы - всё в одном векторном пространстве.

Архитектура, которая не сломается через неделю

Стандартный RAG с текстом работает по принципу "разбил на чанки - создал эмбеддинги - ищи". С визуальными документами всё сложнее. Нужно обрабатывать два типа данных одновременно.

Самое важное - размер моделей. Nemotron работает на 1B параметрах. Это значит, что можно запустить на одной RTX 4090, а не на ферме из восьми H100. Для бизнеса - разница между "возможно" и "невозможно".

Шаг за шагом: от PDF до работающего поиска

1 Подготовка документов: где спрятаны подводные камни

Возьмём типичный сценарий: у вас есть папка с PDF. Некоторые отсканированы (картинки), некоторые содержат встроенные изображения. Первая ошибка - пытаться обработать всё одним инструментом.

• Для PDF с текстовым слоем используйте PyPDF2 или pdfplumber
• Для сканов и изображений внутри PDF - OCR (Tesseract с русским языком)
• Извлечение изображений отдельно - сохраняем их во временную папку

Структура после обработки должна выглядеть так:

2 Создание эмбеддингов: текст и изображения в одном пространстве

Вот где начинается магия Nemotron. Вам нужно запустить два процесса параллельно:

1. Текстовые чанки подаются в Nemotron-Text
2. Изображения проходят через Nemotron-Vision
3. Полученные векторы имеют одинаковую размерность (обычно 768 или 1024)

Ключевой момент: размер чанков для текста. Если делаете RAG для технической документации, не разбивайте постранично. Разделяйте по смысловым блокам: заголовок раздела + следующий текст. Иначе поиск будет находить обрывки.

3 Векторная база: куда складывать и как искать

Здесь вариантов много, но не все подходят. Мы тестировали три подхода:

• ChromaDB - простой, но с мультимодальностью проблемы
• Weaviate - отлично работает, но требует больше ресурсов
• Qdrant - наш выбор для продакшена

Почему Qdrant? Поддерживает фильтры по метаданным, имеет встроенные механизмы для гибридного поиска. И главное - умеет хранить и векторы, и исходные файлы (изображения) в одном месте.

Настройка индекса в Qdrant:

4 Поиск и ранжирование: как не утонуть в результатах

Пользователь вводит "схема подключения реле". Что происходит:

1. Запрос преобразуется в эмбеддинг через Nemotron-Text
2. Векторная база ищет 20 ближайших соседей
3. Кросс-энкодер (Nemotron-Cross) переоценивает релевантность
4. Возвращаются топ-5 результатов с указанием типа

Кросс-энкодер - это второй проход. Он сравнивает запрос с каждым кандидатом и даёт точную оценку схожести. Без него точность падает на 30-40%.

Аппаратные требования: что реально нужно

NVIDIA заявляет, что Nemotron работает на картах с 8GB VRAM. Технически - да. Практически - нет.

Мы запускали на разных конфигурациях:

• RTX 4060 Ti 16GB - работает, но медленно при обработке изображений
• RTX 4070 Super - комфортно для тестирования
• RTX 4090 - именно для продакшена

Память - главный ограничитель. Каждое изображение при создании эмбеддингов загружается в VRAM. Если обрабатываете 100 изображений параллельно, 16GB может не хватить.

Интеграция с существующими системами

У вас уже есть текстовая RAG на базе стандартных подходов. Добавляем мультимодальность:

1. Дописываем пайплайн обработки изображений
2. Создаём отдельную коллекцию в векторной базе для визуальных эмбеддингов
3. Модифицируем поиск: сначала ищем в текстовой коллекции, потом в визуальной
4. Объединяем результаты с весами (70% текст, 30% изображения)

Альтернатива - использовать гибридный поиск как в нашем гиде по гибридному RAG. BM25 для текста, векторный поиск для изображений.

Чего не умеет Nemotron (пока)

Технология новая. Есть ограничения:

• Не работает с видео и аудио (только статические изображения)
• Плохо распознаёт рукописный текст на картинках
• Для сложных схем с мелкими деталями нужна предобработка
• Нет встроенной сегментации таблиц (только как изображение)

Для таблиц советую комбинировать подход: извлекать структурированные данные отдельно (Tabula, Camelot), а визуальное представление - через Nemotron.

Практический пример: поиск в технических мануалах

Реальный кейс из производства. 2000 страниц документации к промышленному оборудованию. Запросы типа:

• "Схема электрических соединений блока управления"
• "График зависимости давления от температуры"
• "Таблица кодов ошибок с описанием"

До внедрения: сотрудники тратили 15-20 минут на поиск нужной схемы. После: система возвращает точную страницу за 2 секунды. Для графиков и таблиц точность около 85%.

Что будет дальше с мультимодальным поиском

Nemotron - только начало. Через год появятся модели, которые понимают связи между объектами на изображении. Не просто "на картинке схема", а "этот резистор подключен к транзистору, который управляет реле".

Уже сейчас вижу тенденцию к универсальным мультимодальным системам, где один пайплайн обрабатывает всё. Но пока Nemotron - лучший выбор для документов.

Главный вызов сейчас - не технологии, а данные. Качество эмбеддингов на 90% зависит от качества预处理ки документов. Плохой OCR? Получите мусорные векторы. Неправильная сегментация? Потеряете контекст.

Мой прогноз: через полгода появятся готовые облачные сервисы на базе Nemotron. Но если хотите контролировать данные и не платить за каждый запрос - собирайте свою систему сейчас. Инструкция перед вами.