多模态RAG

多模态检索增强生成（Multimodal RAG）是一种先进的人工智能（AI）框架，它扩展了传统RAG系统，能够处理并推理多种数据类型，如文本、图像、视频和音频。标准检索增强生成（RAG）通过检索相关文本文档来提高大型语言模型（LLM）的准确性，而多模态RAG通过检索相关文本文档、图像、视频和音频等多模态数据，使模型能够"看"和"听"，从而增强其处理能力。 通过检索相关文本文档来提升大型语言模型（LLM）的准确性，而多模态RAG则通过从混合媒体知识库中检索上下文，使模型能够"看见"和"听见"。这种方法使模型的生成基于具体的视觉或听觉证据，显著减少了LLM中的幻觉现象，并实现了在私有数据集上进行复杂任务（如视觉问答）的能力。通过利用多模态学习，这些系统能够综合用户查询（如文本）和检索到的资源（如图像）中的信息，从而在处理复杂任务时提供更准确的答案。 任务（如基于私有数据集的视觉问答）。通过多模态学习，这些系统能 综合用户查询（如文本）与检索资源（如图表或监控画面）的信息， 生成全面且具备上下文感知能力的响应。

多模态RAG的工作原理

多模态RAG系统的架构通常遵循标准的"检索-生成"流程， 但针对非文本数据进行了适配。该过程高度依赖 向量数据库和共享语义空间。

1. 索引处理：来自各类来源的数据——PDF、视频、幻灯片集——均经过处理。 特征提取模型将这些不同模态的数据转化为高维数值向量，即所谓的嵌入向量。例如OpenAI的CLIP模型能对图像与文本嵌入向量进行对齐，使得狗的照片与"狗"这个词在数学上具有相近性。
2. 检索：当用户提出问题（例如“显示该电路板的缺陷”）时，系统会在向量数据库中执行语义搜索，以查找最符合查询意图的相关图像或视频片段。
3. 生成阶段：检索到的视觉上下文被输入到视觉语言模型（VLM）中。该模型同时处理用户的文本提示和检索到的图像特征，从而生成最终答案，实现与数据的有效"对话"。

实际应用

多模态RAG正通过使人工智能代理能够通过视觉数据与物理世界交互，从而改变各行各业。

• 工业维护与制造： 在制造业中，技术人员可通过故障机器部件的照片向系统发起查询。多模态RAG系统将检索出类似的历史维护记录、技术图纸及视频教程以指导维修流程。这既能缩短设备停机时间，又能实现专家知识的普及化。
• 零售与电商探索： 零售领域的人工智能应用允许顾客上传心仪服饰的图片。系统将从现有库存中检索视觉相似的商品，并生成搭配建议或产品对比，从而打造高度个性化的购物体验。

区分相关术语

要理解多模态RAG的具体定位，区分其与相关概念很有帮助：

• 多模态RAG与多模态模型： 多模态模型（如GPT-4o或Gemini）生成响应内容。多模态RAG架构则为该模型注入其未经过训练的外部私有数据（图像、文档）。模型是引擎，RAG则是供能管道。
• 多模态RAG与微调的对比： 微调通过永久更新模型权重来学习新任务或新风格。 RAG在推理时提供临时知识。对于动态数据（如每日库存）， 因频繁重新训练不切实际，RAG更受青睐。

利用Ultralytics实施

开发者可使用 Ultralytics YOLO。通过检测和分类图像中的对象， YOLO 结构化元数据，既可用于文本检索的索引，也可用于裁剪相关图像区域 以支持视觉语言模型（VLM）。Ultralytics 简化了这些 专用视觉模型的训练流程，使其能识别特定领域中至关重要的定制对象。

以下示例演示了如何使用YOLO26从图像中提取视觉上下文（检测到的物体），这些信息随后可作为RAG工作流的一部分传递给大型语言模型。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (smaller, faster, and more accurate)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image to 'retrieve' visual content
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detected class names to form a text context
detected_objects = results[0].boxes.cls.tolist()
object_names = [model.names[int(cls)] for cls in detected_objects]

print(f"Retrieved Context: Image contains {', '.join(object_names)}")
# Output: Retrieved Context: Image contains bus, person, person, person

更多阅读和资源

• LangChain 文档： 构建检索管道的全面指南，包含多模态支持。
• LlamaIndex 多模态指南： 针对大型语言模型（LLMs）的复杂数据类型索引与检索的详细文档。
• Google Vertex AI Search： 企业级向量搜索能力，助力构建可扩展的RAG应用。
• Ultralytics ：探索计算机视觉如何在各行各业中与更广泛的人工智能系统集成。