A transição do RAG tradicional para o RAG multimodal: desafios na extração semântica e indexação de documentos complexos

Resumen

Os sistemas Retrieval-Augmented Generation (RAG) consolidaram-se como uma das principais estratégias para ampliar a capacidade dos modelos de linguagem por meio da integração entre recuperação de informações e geração de respostas fundamentadas em fontes externas de conhecimento. Entretanto, as arquiteturas tradicionais de RAG foram desenvolvidas predominantemente para ambientes textuais, apresentando limitações quando aplicadas a documentos complexos compostos por múltiplas modalidades de informação, como tabelas, gráficos, imagens e estruturas visuais. Nesse contexto, o presente estudo teve como objetivo analisar a transição do RAG tradicional para o RAG multimodal, com ênfase nos desafios relacionados à extração semântica, indexação documental e recuperação de informações em documentos visualmente ricos. Trata-se de uma revisão narrativa da literatura baseada na análise de estudos publicados entre 2020 e 2025 que abordaram recuperação aumentada por geração, compreensão multimodal de documentos, modelos visão-linguagem e indexação visual. Os resultados demonstraram que abordagens tradicionais dependentes de OCR e processamento textual tendem a apresentar perdas semânticas decorrentes da incapacidade de preservar adequadamente informações estruturais e visuais. Em contrapartida, modelos multimodais recentes, como LayoutLMv2, LayoutXLM, Donut, ColPali, VisRAG, M3DocRAG e VDocRAG, evidenciam avanços significativos na compreensão documental ao integrar simultaneamente informações textuais, visuais e espaciais. Conclui-se que a evolução para arquiteturas multimodais representa uma mudança paradigmática na recuperação de informações, ampliando a capacidade dos sistemas de inteligência artificial em compreender, indexar e recuperar conhecimento contido em documentos complexos.