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wzjs 2025/8/13 4:56:41

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从文本到多模态：如何将RAG扩展为支持图像+文本检索的增强生成系统？

一、为什么需要扩展到多模态？

二、多模态 RAG 系统的基本架构

三、关键技术点详解

（一）多模态嵌入（Embedding）技术

（三）多模态上下文构建

（四）多模态生成模型的选择与优化

（五）结果呈现与交互设计

四、实施MM-RAG的最佳实践步骤

五、小结与展望

从文本到多模态：如何将RAG扩展为支持图像+文本检索的增强生成系统？

随着大语言模型与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的成熟，单纯的文本检索与生成已逐渐不能满足实际需求。如今，多模态数据（如图像、视频、音频）广泛存在，基于图像和文本的多模态检索增强生成（Multi-Modal Retrieval-Augmented Generation, MM-RAG）技术，成为业界关注的热点之一。

本文将详细阐述如何将传统的RAG系统扩展为支持多模态（图像+文本）检索增强生成系统，并梳理实现过程中需要关注的关键技术要点。

一、为什么需要扩展到多模态？

传统RAG系统仅支持文本信息检索和生成，限制了其在多模态场景中的应用能力：

信息丰富度不足：单文本数据难以表达图像所具备的直观、丰富的视觉信息。
用户交互局限：用户的查询可能本身即为图像，或答案中需要包含图像作为支撑信息。
应用场景受限：例如医疗诊断、产品推荐、教育等领域，视觉信息与文本同等重要。

因此，扩展为支持多模态（图像+文本）成为必然趋势。

二、多模态 RAG 系统的基本架构

传统 RAG 系统架构为：

用户查询 → 文本检索 → 相关文档 → 生成模块 → 输出答案

扩展后的 MM-RAG 架构则变为：

用户多模态查询（文本+图像）↓
多模态嵌入与特征提取↓
多模态检索（跨模态检索或融合检索）↓
多模态上下文（文本+图像）↓
多模态生成模型↓
多模态答案（文本+图像）

三、关键技术点详解

实现MM-RAG需重点关注以下几个关键技术点：

（一）多模态嵌入（Embedding）技术

多模态嵌入旨在将不同模态数据统一表示到同一特征空间。

技术方案：
- CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）
- ALIGN、BLIP 等跨模态预训练模型
目的：
- 使图像与文本特征对齐，实现语义统一检索。
建议方案：
- 优选CLIP，其开源且表现出色。
- 通过微调（Fine-tuning）或领域适配，提高嵌入精度。

跨模态检索能够实现以文本查图像、以图像查文本或混合查询。

技术要点：
- 基于相似度（余弦相似度、向量检索）的方法。
- 使用向量数据库，如FAISS、Milvus等进行高效检索。
- 支持混合模式，如文本描述图像内容时，可以精确检索出匹配的图像与相关文本。
建议方案：
- 利用CLIP嵌入后的向量索引实现跨模态检索。

（三）多模态上下文构建

多模态检索返回的结果将同时包含文本和图像，这些上下文信息需有效地组织后输入生成模型：

技术要点：
- 确定上下文数据的组织结构（例如：图像链接、图像特征向量及文本信息等）。
- 上下文数据裁剪或精炼，避免信息冗余。

建议方案：

构建统一的数据结构，例如 JSON格式，包含：

{"text_context": "...","image_context": ["image_url_1", "image_embedding_1", ...]
}

（四）多模态生成模型的选择与优化

传统的生成模型以文本为主，MM-RAG系统则需选择或训练能够处理多模态输入和输出的生成模型。

可选技术方案：
- GPT-4 Turbo with Vision、Gemini等视觉增强模型。
- LLaVA、MiniGPT-4、Qwen-VL等开源视觉-文本生成模型。
优化策略：
- 多模态提示工程（Prompt Engineering）以充分利用视觉上下文。
- 微调或LoRA适配特定领域数据，提高生成质量。