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多模态RAG在传统RAG基础上增加了对图像、视频等多模态数据的处理能力其实现流程包括文档解析提取不同模态数据并保留结构关联、入库与检索内容提取或多模态嵌入模型以及生成构建多模态上下文。
实操远比理论复杂需解决文档解析、多模态融合嵌入和上下文构建等核心问题以适应复杂业务场景需求。
“多模态RAG是一项非常复杂的系统需要分布解决文档解析嵌入多模态融合上下文构建等。
”RAG技术虽然还存在很多问题但基本上已经可以应用于真实的业务场景并且用来解决部分实际问题但随着业务场景越来越复杂多模态RAG也被提上了日程因为有些场景下单纯的文本解决不了问题。
如各种领域内的设计图产品图架构图单纯靠文字描述很难解决问题所以才有了多模态RAG当然多模态RAG并不是一个新概念而且已经被提出了一段时间如果单纯从理论上来讲多模态RAG很简单只是在之前的RAG上加上了多模态数据但在真实的工程开发中多模态却面临着各种各样的问题。
所以今天我们就来简单记录一下多模态系统是怎么实现的然后存在哪些问题。
多模态RAG实现流程多模态RAG既然是在基础RAG之上增加了多模态数据那么它依然遵循RAG的完整流程文档解析–入库–检索召回–生成。
而由于多模态数据的特殊性它和传统的纯文本处理还存在很大的差别首先在第一步文档解析需要把文档中不同模态的数据提取出来如文本图片等然后分别存储并构建关联关系。
{ file_id: 文件id, page_no: 页码, text: 文本描述, img: [图片地址, 图片地址] }关于文档解析可以使用多种技术如使用一些文档处理库自己手动解析文档中的文本图片页码等信息其次也可以使用VLM模型进行解析或者使用OCR技术(解析文本表格类文档)亦或者是第三方文档解析服务。
总之文档解析的第一步就是提取文档中不同模态的数据并保留结构和元数据信息。
入库与检索多模态文档入库的目的和传统RAG一样都是为了进行向量相似度计算但多模态文档入库有两种方式内容提取转换为文本说明然后通过文本语义相似度进行检索多模态嵌入模型使用模态融合的方式直接把不同模态的数据转换成同一向量空间进行检索包括文字图片视频音频等模态数据经典模型如CLIP。
当然在以后可能还会存在其它方法解决多模态检索的问题如不同模态的数据分块进行检索即文本数据用来检索文本内容图片数据用来检索图片内容最后把不同模态数据的检索结果进行合并或者其它新的算法出现。
总之你用什么样的方法存就要用对应的方法取多模态数据涉及到多种算法包括但不仅限于跨模态对齐多模态表示多模态融合等最终目的只有一个那就是怎么更好的处理不同模态的数据。
生成在RAG中检索的目的是为了增强生成因此生成才是最后一步也是最重要的一步否则前面检索做的再好也没有任何意义。
而在生成过程中最重要的就是构建上下文合理的上下文有利于模型理解和生成。
在文本RAG中上下文构建只需要按照提示词模板把用户问题历史记录参考文档等拼接到一块即可但在多模态中因为涉及到多种模态的数据因此其上下文构建要复杂得多因为目前多模态模型的接口都是把文本和图片分开处理的所以这个对应关系怎么搞。
而且在多模态RAG中前面的检索和上下文构建好之后还需要模型的理解和生成能力这个就需要靠模型自己了比如说互联网的产品设计图和房地产的产品设计图以及铁路交通等设计图结构侧重点都不一样针对这些特定的行业可能需要对模型进行适当的训练和优化否则很难达到想要的效果。
总结多模态RAG实操要远比理论复杂的多我们没有办法一次性解决所有问题只能按照RAG的整体框架一步一步的解决问题和优化问题而在多模态RAG中作者认为最核心的三个步骤就是文档解析嵌入和生成对应的就是智能文档处理多模态融合嵌入上下文构建。
其中对模型来说它需要的是一个结构化的文本图片视频音频等内容组成的一个多模态上下文而嵌入是解决怎么存储和检索多模态数据包括内容
总结多模态融合等技术解决的构建上下文的数据从哪来怎么来的问题而文档解析的目的是对文档进行拆分然后方便存储和检索。
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