【AI大模型】多模态RAG的关键技术一文讲清，零基础小白收藏这一篇就够了！！-优快云博客

前言

构建一个成熟的多模态RAG系统，需要了解一些无缝处理图像、文本和结构化数据的关键技术，包含CLIP（对比语言-图像预训练）、多模态提示和工具调用等。

1.CLIP嵌入

CLIP的全称是Contrastive Language–Image Pretraining，是OpenAI开发的一种模型，为文本和图像创建了一个共享的表示空间。

核心方法是通过对比学习（Contrastive Learning）来预训练模型，使其能够理解图像和文本之间的语义关系。这些嵌入能够弥合图像和文本之间的差距，从而实现有效的跨模态理解，使得CLIP成为检索增强生成（RAG）等多模态系统的关键组件。

2. 多模态提示

除了标准的基于文本的提示外，多模态提示使RAG系统能够处理和推理包含文本、图像等内容的输入。

多模态提示可以让用户提供跨模态的输入：

图像：提供视觉背景或针对视觉内容提出问题。
表格：提供结构化数据以便进行推理。
音频或视频：基于视听输入，支持动态且具有上下文意识的查询。

工具调用

工具调用是指LLM能够调用外部工具或API来执行超出其内置功能的特定任务，比如OCR工具、表格处理器、浏览器检索最新知识等。

工具调用使得LLM更像是一个协调员，将无法内部处理的任务委托给专门的工具，处理不同类型的数据、获取实时数据或执行专门的计算。典型技术方案比如Function calling、MCP协议等。

然后就可以构建多模态RAG基本流程：

1.构造图片-文本对的数据集。

2.使用CLIP为数据对生成嵌入向量。

3.将这些嵌入向量存在向量数据库中，方便后续检索。

4.设计一个多模态查询的检索方案。

5.结合检索结果，使用LLM来生成连贯且相关的响应。

最后

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