核心内容摘要
Claude-4与GPT-4O模型在数据分析代码撰写中的实战对比与选型指南
多模态嵌入模型是将不同模态数据映射到统一向量空间的
关键技术主要分为两类一类通过模态融合同时处理多种模态数据另一类将不同模态数据分别转换为向量再组合检索。
尽管多模态RAG理论上可行但因成本高、流程复杂、效果不佳实际应用较少。
目前主流做法是提取多模态数据的文本信息进行语义检索主要应用场景包括文搜图和图搜图常见于电商领域。
“多模态嵌入模型有模态融合和单独嵌入两种不同的方式。
”在多模态RAG中由于多模态数据的复杂性基于文本的Embedding模型已经无法满足需求因此就需要使用专门针对多模态数据的多模态嵌入模型。
多模态嵌入模型的原理是通过对多种不同模态的数据通过模态融合的方式映射到统一向量空间然后就可以同时支持多种模态数据的检索。
虽然从使用者的角度来看多模态嵌入模型和普通的文本嵌入模型好像没什么区别但是作者在使用多模态嵌入模型时发现一个小问题就是多模态嵌入模型也存在不同的类型其功能点也不尽相同。
所以今天我们就简单讨论和记录一下关于多模态嵌入模型的问题。
多模态嵌入模型嵌入模型可以说是大模型应用中自然语言和大模型之间的桥梁如下图所示嵌入模型(embedding模型)的出现是为了解决人与模型对话的问题在现今基于神经网络的大模型技术中模型的主要数据载体是向量因此就需要一种技术把人类的语言转换成模型能够看懂的“语言”而这个工具就是嵌入模型。
用技术的语言来描述嵌入模型嵌入模型Embedding Models是机器学习和自然语言处理中的
关键技术用于将高维、非结构化数据如文本、图像转化为低维向量表示从而实现语义理解和高效检索。
我们都知道大模型是在自然语言处理的基础上发展起来的因此刚开始嵌入模型都是针对自然语言进行处理但随着技术的发展多模态模型的崛起怎么打通多模态数据与大模型之间的桥梁就成了一个问题这时借助于文本嵌入模型的思想把不同模态的数据通过多模态嵌入模型映射到统一向量空间就可以实现多模态的检索。
而多模态嵌入模型的
实现原理是通过对不同模态的数据进行模态融合其中涉及到多模态数据表示跨模态对齐等技术本质上来说也是使用神经网络或者机器学习算法提取不同模态数据的特征并通过某种算法变换成统一的低维向量这个过程就是转换统一向量空间的过程。
但是多模态RAG虽然在理论上行得通但在实际应用场景中使用的比较少原因主要在于成本太高流程太复杂效果又不太好而业内所谓的多模态RAG主流的处理流程还是对多模态数据进行文本提取通过文本的形式进行实现语义检索而不是直接用多模态融合的方式进行检索。
在实际的操作中多模态嵌入模型分为两个类别一种是使用多模态融合技术同时输入多种不同模态(目前大部分只支持两种模态)的数据然后转换成低维向量之后就可以使用一种模态的数据进行检索。
另一种类别是多模态嵌入模型支持把不同模态的数据分别进行向量转换如文本数据转换成文本向量图片数据转换成图片向量然后在检索的时候分别进行检索最后再进行组合。
而以上几点也是目前多模态RAG实现的主要思路但由于技术还不够成熟多模态RAG还存在各种各样的问题其应用范围并不是很广主要应用场景有文搜图和图搜图这应该算是电商领域比较常见的应用了。
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