このチュートリアルでは、伝統的なRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムの課題を克服するための、ビジョンベースのモデルであるColPaliを使用してRAGパイプラインを構築する方法を説明します。伝統的なRAGは、ドキュメントに画像や表が含まれている場合、データを断片化し、コンテキストを失うという課題があります。ColPaliは、伝統的な方法とは異なり、ドキュメントのページ全体を視覚的に処理し、空間的関係とコンテキストを維持するために、ビジョン言語モデル（VLM）を利用します。システムは、ドキュメントをパッチに分割し、VLMを使用して埋め込みを生成し、クエリーとドキュメントパッチの類似度スコアを計算します。画像エンコーダー、テキストエンコーダー、LLMなどのコンポーネントを使用して、視覚的およびテキストデータを理解し、効率的な検索のために豊富な埋め込みを生成します。また、ColBERTスコアリングマトリックスを計算して、トップKの関連ページをランク付けし、レスポンス生成のために選択します。CrewAIを統合して、協力的なエージェントワークフローを作成し、専門のAIエージェントが検索、推論、およびレスポンス生成を担当します。設定には、必要なライブラリのインストールとHugging FaceからColPaliモデルのロード、GPUやMPSを使用した効率的な処理が含まれます。このチュートリアルでは、NCERTのClass X Science bookをサンプルデータセットとして使用します。最後に、このシステムの実践的な実装をPythonを使用して説明します。