合肥网站制作公司有哪些公司网站维护中 源码
文章目录
- 1. 系统架构设计
- 核心组件
- 2. 跨模态向量空间对齐方案
- 方法一：预训练对齐模型（如CLIP）
- 方法二：跨模态投影网络
- 方法三：联合微调
- 3. 混合检索策略
- 4. 关键问题解决
- Q: 如何解决模态间向量尺度不一致？
- Q: 如何优化多模态索引效率？
- 5. 扩展能力
- 总结
多模态检索的RAG系统架构设计（文本+图像混合检索）
1. 系统架构设计
核心组件
-
多模态编码器
- 文本分支：使用预训练模型（如BERT、RoBERTa）生成文本Embedding。
- 图像分支：使用视觉模型（如CLIP的ViT、ResNet）生成图像Embedding。
-
联合向量空间
- 通过对比学习（如CLIP）或跨模态投影层，将文本和图像向量映射到同一空间。
-
多模态检索器
- 支持混合检索（文本+图像），使用统一索引（如FAISS、Milvus）存储多模态向量。
-
生成模型
- 输入：用户查询 + 检索到的文本/图像元数据 → 生成多模态回答（如描述图像的文字或结合文本的图文回答）。
2. 跨模态向量空间对齐方案
方法一：预训练对齐模型（如CLIP）
- 原理：直接使用CLIP等已对齐的模型，其文本和图像Encoder输出的向量天然处于同一空间。
- 优势：开箱即用，无需额外训练。
- 示例代码：
import clip model, preprocess = clip.load("ViT-B/32") text_embedding = model.encode_text(clip.tokenize("a cat")) image_embedding = model.encode_image(preprocess(image))
方法二：跨模态投影网络
- 步骤：
- 分别训练文本和图像的单模态Encoder。
- 添加投影头（如MLP），将两类向量映射到共享空间。
- 通过对比损失（InfoNCE）或三元组损失优化对齐。
- 损失函数示例：
# 对齐损失（缩小正样本对距离，增大负样本对距离） loss = contrastive_loss(text_emb, image_emb, temperature=0.07)
方法三：联合微调
- 流程：
- 在下游任务（如图文检索）上联合微调文本和图像Encoder。
- 使用多任务学习（如检索任务+生成任务）进一步对齐。
3. 混合检索策略
- 方案A：早期融合
将文本和图像Embedding拼接后检索（需归一化或加权）。combined_embed = α * text_embed + (1-α) * image_embed # 加权融合 - 方案B：后期融合
分别检索文本和图像结果，再按相似度分数排序合并（如RRF算法）。
4. 关键问题解决
Q: 如何解决模态间向量尺度不一致？
- 归一化：对文本和图像向量分别做L2归一化。
- 温度系数：在对比学习中调整softmax温度参数平衡模态贡献。
Q: 如何优化多模态索引效率？
- 分层索引：对文本和图像分组建库，检索时并行查询。
- 降维：对高维向量使用PCA或Autoencoder压缩。
5. 扩展能力
- 动态更新：支持增量插入新模态数据（如新增视频Embedding）。
- 可解释性：返回检索结果的相似度分数和模态来源（如“此回答参考了图像A和文本B”）。
总结
该架构通过预训练对齐或投影层学习实现跨模态向量统一，结合混合检索策略，使RAG系统能同时处理文本和图像查询，生成更丰富的多模态回答。