利用 RAG 和计算机视觉增强 AI 应用

使用 ChatGPT 或 Gemini 等 AI 工具正迅速成为获取信息的常见方式。无论是起草消息、总结文档，还是回答问题，这些工具通常都能提供更快速、更便捷的解决方案。

但如果你使用过几次大型语言模型 (LLMs)，你可能已经注意到它们的局限性。当面对高度具体或有时效性的查询时，它们可能会给出错误答案，而且往往表现得非常自信。

这是因为独立运行的 LLMs 完全依赖于训练数据。除了该数据集之外，它们无法获取最新动态或专业知识。因此，它们的回答可能已经过时或不准确。

为了解决这一问题，研究人员开发了一种名为检索增强生成 (RAG)的方法。RAG 让语言模型能够在回答查询时从可信来源提取新鲜且相关的信息，从而增强模型能力。

本文将探讨 RAG 的工作原理，以及它如何通过检索相关的最新信息来增强 AI 工具。我们还将了解它如何与计算机视觉协同工作。计算机视觉是人工智能的一个领域，专注于解读视觉数据，可帮助系统不仅理解文本，还能理解图像、布局和视觉结构复杂的文档。

理解检索增强生成 (RAG)#

向 AI 聊天机器人提问时，我们通常期待的不只是听起来不错的回答。理想情况下，一个好的答案应当清晰、准确且真正有帮助。要做到这一点，AI 模型需要的不只是语言能力，还需要访问正确的信息，尤其是在处理具体或有时效性的话题时。

RAG 是一种有助于弥合这一差距的技术。它将语言模型理解和生成文本的能力，与从外部来源检索相关信息的能力结合起来。模型不再完全依赖训练数据，而是在组织回答的同时，主动从可信知识库中提取辅助内容。

图 1。RAG 的主要应用场景。图片由作者提供。

你可以把它想象成向某人提问，而对方在回答前先查阅可靠的参考资料。他们仍然会用自己的话回答，但答案会以最相关、最新的信息为依据。

这种方法有助于 LLMs 针对用户查询给出更完整、更准确且更贴合需求的答案，使其在准确性至关重要的实际应用中更加可靠。

了解 RAG 的工作原理#

RAG 通过引入检索和生成两个关键步骤，增强大型语言模型的响应能力。首先，它从外部知识库中检索相关信息。然后，利用这些信息生成结构良好且理解上下文的回答。

让我们通过一个简单示例来了解这一过程。假设你正在使用 AI 助手管理个人财务，并想确认自己这个月是否控制在支出目标以内。

当你向助手提出“我这个月遵守预算了吗？”这样的问题时，流程便开始了。系统不会只依赖训练期间学到的内容，而是使用检索器搜索你最近的财务记录，例如银行对账单或交易摘要。它会重点理解你问题背后的意图，并收集最相关的信息。

检索到这些信息后，语言模型便会接手处理。它会同时处理你的问题和从记录中提取的数据，生成清晰且有帮助的答案。回答不会只是罗列原始细节，而是总结你的支出，并提供直接且有意义的分析，例如确认你是否达成目标，并指出主要支出领域。

这种方法有助于 LLM 提供不仅准确，而且基于你真实、最新信息的回答，使体验比只使用静态训练数据的模型实用得多。

图 2。了解 RAG 的工作原理。

多模态 RAG 系统的必要性#

信息通常并不总是以纯文本形式呈现。从医学扫描图和示意图，到演示文稿幻灯片和扫描文档，视觉内容往往承载着重要细节。传统 LLMs 主要用于读取和理解文本，因此可能难以处理这类内容。

不过，RAG 可以与计算机视觉结合来弥合这一差距。二者结合后，便形成了所谓的多模态 RAG 系统——这种系统能够处理文本和视觉内容，帮助 AI 聊天机器人提供更准确、更完整的答案。

这一方法的核心是视觉语言模型 (VLMs)，它们旨在处理并推理这两类输入。在这一设置中，RAG 从大型数据源中检索最相关的信息，而借助计算机视觉的 VLM 则负责解读图像、布局和示意图。

这对扫描表格、医学报告或演示文稿幻灯片等真实世界文档尤其有用，因为其中的重要细节可能同时存在于文本和视觉内容中。例如，在分析包含图像、表格和段落的文档时，多模态系统可以提取视觉元素，生成对其内容的摘要，并将其与周围文本结合起来，从而提供更完整、更有帮助的回答。

图 3。多模态 RAG 使用图像和文本提供更好的答案。

RAG 在视觉数据中的应用#

现在我们已经讨论了 RAG 是什么，以及它如何与计算机视觉协同工作，接下来看看一些真实世界的示例和研究项目，了解这种方法的实际应用。

使用 VisRAG 理解视觉文档#

假设你正尝试从财务报告或扫描的法律文档中提取洞察。这类文件通常不仅包含文本，还包含有助于解释信息的表格、图表和布局。简单的语言模型可能会忽略或误解这些视觉元素，导致回答不完整或不准确。

研究人员创建了 VisRAG 来应对这一挑战。它是一个基于 VLM 的 RAG 流水线，将每一页视为图像，而不是只处理文本。这样，系统就能理解内容及其视觉结构。因此，它可以找到最相关的部分，并根据文档的完整上下文给出更清晰、更准确的答案。

图 4。VisRAG 可以将文档作为图像读取，以捕捉文本内容和布局。

使用 RAG 进行视觉问答#

视觉问答 (VQA) 是一种让 AI 系统回答有关图像问题的任务。许多现有的 VQA 系统专注于回答有关单个文档的问题，无需搜索额外信息——这称为封闭式设置。

VDocRAG 是一种采用更现实方法的 RAG 框架。它将 VQA 与先检索相关文档的能力相结合。这对于真实世界的场景非常有用：用户的问题可能涉及众多文档中的任意一个，系统需要先找到正确的文档再回答。为此，VDocRAG 使用 VLMs 将文档作为图像进行分析，同时保留其文本和视觉结构。

这使得 VDocRAG 在企业搜索、文档自动化和客户支持等应用中尤其有价值。它可以帮助团队快速从复杂且具有视觉格式的文档（如手册或政策文件）中提取答案，因为理解布局与阅读文字同样重要。

图 5。 VDocRAG 与基于 LLM 的解决方案之间的差异。

使用 RAG 改进图像描述生成#

图像描述生成是指生成对图像中发生内容的文字描述。它应用于各种场景，包括提升在线内容的可访问性、支持图像搜索，以及为内容审核和推荐系统提供支持。

然而，AI 模型并不总能轻松生成准确的描述。当图像展示的内容与模型训练所接触的内容不同时，这一任务尤其困难。许多描述生成系统高度依赖训练数据，因此面对不熟悉的场景时，生成的描述可能含糊或不准确。

为应对这一问题，研究人员开发了 Re-ViLM，这是一种将检索增强生成 (RAG) 引入图像描述生成的方法。Re-ViLM 不会从头生成描述，而是从数据库中检索相似的图像-文本对，并利用它们引导描述输出。

这种基于检索的方法帮助模型以相关示例为依据生成描述，从而提升准确性和流畅度。早期结果表明，Re-ViLM 利用真实示例生成了更自然、更符合上下文的描述，有助于减少含糊或不准确的描述。

图 6。Re-ViLM 通过检索视觉-文本示例改进图像描述。

使用 RAG 理解视觉数据的优缺点#

下面快速了解将检索增强生成技术应用于检索和使用视觉信息的优势：

• 增强的摘要能力： 摘要不仅可以纳入文本信息，还可以纳入视觉内容中的洞察，例如图表趋势或信息图元素。
• 更稳健的搜索和检索： 即使相关关键词未出现在文本中，检索步骤也可以利用基于图像的理解来识别相关视觉页面。
• 支持扫描、手写或基于图像的文档： VLM 驱动的 RAG 流水线可以处理仅支持文本的模型无法读取的内容。

尽管具有这些优势，但在使用 RAG 处理视觉数据时，仍有一些局限性需要注意。以下是其中几个主要问题：

• 较高的计算要求： 同时分析图像和文本会占用更多内存和处理能力，可能降低性能或增加成本。
• 数据隐私和安全问题： 视觉文档，尤其是医疗或金融等行业中的文档，可能包含敏感信息，使检索和处理流程更加复杂。
• 更长的推理时间： 由于视觉处理增加了复杂性，与仅处理文本的系统相比，生成回答可能需要更多时间。

要点总结#

检索增强生成通过让大型语言模型从外部来源获取相关的最新信息，正在改善其回答问题的方式。当与计算机视觉结合时，这些系统不仅可以处理文本，还可以处理图表、表格、图像和扫描文档等视觉内容，从而带来更准确、更全面的回答。

这种方法让 LLMs 更适合处理涉及复杂文档的真实世界任务。通过结合检索和视觉理解，这些模型可以更有效地解读多种格式，并在实际日常场景中提供更有用的洞察。

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