核心内容摘要
突破传统OCR技术瓶颈：RapidOCR多语言文本识别革新指南
多模态RAG通过两种方式实现检索间接表示法(用文本描述其他模态)和直接表示法(映射到统一向量空间)。
多模态融合包括早、中、晚期融合跨模态对齐则分为显式和隐式对齐。
这些技术使不同模态数据能够在统一维度下进行语义检索是未来AI发展的重要方向。
“多模态RAG的实现有两种方式一种是直接表示法另一种是间接表示法。
”在RAG系统中需要经过检索召回和生成两个阶段同样在多模态RAG中亦是如此在文本RAG中通过语义相似度可以实现语义检索但在多模态RAG中由于涉及到多种模态的数据(文本图片视频音频)因此其并不能直接使用语义检索。
这时怎么实现多模态的数据检索就成了一个难题因此现在的多模态RAG是怎么解决这个问题的呢多模态检索在多模态系统中由于不同模态的数据存在很大差别并不能直接用来比较或检索因此这时就需要一种办法来打破不同模态数据之间的隔阂让它们能够进行比较与检索。
这玩意就类似于我无法直接比较一只羊和一袋米但是我可以通过两者之间的价格进行比较既然多模态数据的格式不同所在的维度也不同那么我们就把它们统一到一个维度里面这就是多模态检索的实现思路。
在实际的操作过程中实现这个目的有两种方式一种是间接表示法另一种是直接表示法。
所谓的间接表示法就是用文本模态来表示其它模态的数据因为文本模态最通用不论其它任何模态的数据都可以用文本模态来描述。
所以我们可以用文本模态作为中间模态把其它模态的数据用文本表示之后再进行相似度检索。
当然在多模态数据中不同模态之间的表示可以有多种不同类型的选择如视频本质上就是动起来的图片因此视频和图片之间也可以用图片作为中间模态进行检索。
音频与文字亦是如此。
其次就是直接表示法所谓的直接表示就是把不同模态的数据直接映射到统一向量空间使得不同模态中语义相似的内容在向量空间中距离最近其代表作就是openai的Clip多模态模型。
这种方式就是前面所说的既然大家维度不同那我们就把大家映射到一个维度上这样问题就解决了。
这也是为什么多模态RAG需要用到专门的Embedding模型。
而要实现这种统一向量空间映射需要使用多种多模态相关的技术如多模态表示多模态融合跨模态对齐等。
其中多模态融合又分为三种不同的方式分别为早期融合将原始数据拼接后输入模型如RGB-D图像的像素级合并中期融合在特征提取后进行模态对齐如Transformer的跨模态注意力机制晚期融合对独立模态的预测结果进行决策级融合如加权投票多模态融合能够充分利用不同模态之间的互补性它将抽取自不同模态的信息整合成一个稳定的多模态表征。
跨模态对齐是通过各种技术手段实现不同模态数据在特征语义或表示层面上的匹配与对应。
跨模态对齐主要分为两大类显示对齐直接建立不同模态之间的对应关系包括无监督对齐和监督对齐隐式对齐不直接建立对应关系而是通过模型内部机制隐式地实现跨模态对齐主要包括注意力对齐和语义对齐。
总之随着人工智能技术的发展多模态必定是未来发展的主要方向但具体怎么实现以及怎么更好的实现多模态却还是一个值得研究的课题。
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