우리는 원주민 언어를 위한 문화적 이미지 캡셔닝 (cultural image captioning) AmericasNLP 2026 공유 태스크에 제출한 University of Florida Gators의 결과물을 제시합니다. 우리의 2단계 파이프라인 (two-stage pipeline)은 Qwen2.5-VL을 사용하여 스페인어 중간 캡션 (intermediate caption)을 생성한 다음, Gemini 2.5 Flash를 사용한 검색 증강 다중 샷 프롬프팅 (retrieval-augmented many-shot prompting)을 통해 목표 언어 캡션을 생성합니다. 우리는 개발 세트 (dev set) 평가에서 Bribri, Guaraní, Orizaba Nahuatl 캡셔닝에 대해 공유 태스크 베이스라인 (baseline) 대비 각각 164.1%, 131.7%, 122.6%의 성능 향상을 달성했으며, 테스트 세트 (test set) 평가에서도 Bribri와 Orizaba Nahuatl 언어에 대해 150% 이상의 향상된 성능을 유지했습니다. 우리는 검색 (retrieval)이 언어에 크게 의존하며, 규모가 크고 도메인에 적합한 코퍼스 (in-domain corpora)에만 유익하다는 점을 발견했으며, 합성 데이터 증강 (synthetic data augmentation)이 개발 세트 Guaraní 성능 향상의 약 28 chrF++를 차지한다는 것을 확인했습니다. 우리의 제출물은 공유 태스크의 종합 우승을 차지했으며, 목표 언어 캡션에 대한 인간 평가 (human evaluations)에서 5개의 최종 후보 제출물 중 2위를 기록했습니다.