多模态RAG架构：下一代跨模态智能检索系统的设计与实践
引言：超越文本的检索增强革命
2025年，多模态RAG正以惊人的速度重塑信息检索与知识问答的边界——传统文本RAG系统在处理包含图表、公式、图像和布局的富文档时，准确率往往不足50%，而新一代多模态RAG架构将这一指标提升至85%以上，真正实现了"看得懂图像、理得清结构、答得准问题"的跨模态认知飞跃。
一、多模态RAG的核心价值：为什么文本不再足够？
1.1 传统文本RAG的局限性
传统RAG系统面临两大根本性挑战：信息表征缺失（忽略文档中的视觉语义信息，如版面结构、图表关系、公式特征）和模态交互受限（无法支持图文混合查询、跨模态关联检索等多样化需求）。
典型场景对比：
- 文本RAG：当查询"2025年Q2营收增长趋势"时，仅能检索文字描述，无法解析财报中的折线图
- 多模态RAG：同时分析文本描述+图表数据+趋势线，生成图文并茂的综合分析答案
1.2 多模态数据的爆炸性增长
- 企业富文档占比：PDF/PPT等图文混合文档占企业知识库的68%以上
- 信息分布特征：关键信息中，35%纯文本、42%图文混合、23%纯视觉内容
- 理解完整性需求：单一模态分析导致错误率高达32%（2025年Gartner报告）