【值得收藏】多模态RAG：扩展大模型能力的革命性技术

最新推荐文章于 2025-12-04 15:03:47 发布
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#人工智能 #语言模型 #ai #程序员 #转行 #产品经理 #改行学it

“ 多模态 RAG 代表了下一代检索增强生成系统的发展方向，通过整合视觉、听觉等多种信息源，能够提供更加丰富、准确和上下文相关的回答，极大地扩展了人工智能系统的应用范围和实用性。”

多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）扩展了传统文本 RAG 的能力，使其能够处理和理解多种类型的数据（如图像、音频、视频等），而不仅仅是文本。这种技术在需要处理丰富媒体内容的场景中特别有用。

基本原理

多模态 RAG 的核心思想是将传统 RAG 的文本检索和生成能力扩展到多模态领域：

  1. 多模态表示学习：将不同模态的数据（文本、图像、音频等）映射到统一的向量空间中

  2. 跨模态检索：能够使用一种模态的查询（如图像）检索另一种模态的相关内容（如文本）

  3. 多模态生成：生成包含多种模态内容的回答

核心技术组件

1. 多模态编码器
  • 将不同模态的数据转换为统一的向量表示
  • 常用模型：CLIP、ALBEF、VinVL 等
  • 文本编码器：BERT、RoBERTa 等
  • 图像编码器：ViT、ResNet 等
  • 音频编码器：Wav2Vec、HuBERT 等
2. 多模态检索系统
  • 能够处理跨模态的相似性搜索
  • 使用统一的向量空间进行最近邻搜索
3. 多模态生成模型
  • 能够理解和生成包含多种模态的内容
  • 常用模型：Flamingo、BLIP-2、GPT-4V 等

多模态 RAG 的完整流程

阶段一：数据预处理与索引构建
  1. 多模态数据收集
  • 收集文本、图像、音频、视频等多种格式的文档
  • 示例：产品手册可能包含文字描述、产品图片和技术图表
  1. 多模态内容提取
  • 文本提取：从文档、图像(OCR)、音频(ASR)中提取文本内容
  • 图像特征提取：使用视觉编码器提取图像特征
  • 音频处理：转录音频内容并提取音频特征
  1. 多模态编码与向量化
  • 使用多模态编码器将不同模态的内容映射到统一向量空间
  • 示例：CLIP 可以同时编码图像和文本到同一空间
  1. 构建多模态向量索引
  • 将多模态向量存储在向量数据库中
  • 确保支持高效的跨模态检索

阶段二：查询处理与检索
  1. 多模态查询解析
  • 用户可能提交包含文本、图像、音频等的复杂查询
  • 示例：上传产品图片并询问"这个产品的技术规格是什么？"
  1. 多模态查询编码
  • 使用与索引阶段相同的编码器处理查询
  • 将多模态查询转换为统一向量空间中的表示
  1. 跨模态检索
  • 在向量数据库中进行相似性搜索
  • 可以检索与查询相关的任何模态的内容
  • 示例：用图像查询检索相关的文本说明
  1. 结果重排序与融合
  • 对检索结果进行重新排序，确保最相关的内容排在前面
  • 融合不同模态的检索结果
阶段三：生成与响应
  1. 多模态上下文构建
  • 将检索到的多模态内容组织成合适的上下文
  • 示例：将产品图片、技术规格文本和用户评论组合在一起
  1. 多模态生成
  • 使用多模态生成模型创建响应
  • 模型能够理解并引用多种模态的内容
  • 示例：生成包含文本描述和引用相关图像的回答
  1. 响应呈现
  • 生成包含多种模态元素的最终响应
  • 示例：文本回答中嵌入相关图像或图表

实现多模态 RAG 的技术挑战

  1. 模态对齐：确保不同模态在向量空间中的表示是对齐的
  2. 跨模态理解：模型需要真正理解不同模态内容之间的语义关系
  3. 计算效率：处理多模态内容需要更多的计算资源
  4. 数据质量：需要高质量的多模态训练数据
  5. 评估难度：评估多模态系统的性能比单模态更复杂

未来发展方向

  1. 更高效的多模态表示：开发更高效的多模态编码方法
  2. 更强大的跨模态理解：提高模型理解不同模态间细微关系的能力
  3. 实时多模态处理：支持视频等流式多模态内容的实时处理
  4. 多模态对话：支持包含多种模态的多轮对话
  5. 领域专业化：针对特定领域（如医疗、法律）优化多模态 RAG 系统

多模态 RAG 代表了下一代检索增强生成系统的发展方向，通过整合视觉、听觉等多种信息源，能够提供更加丰富、准确和上下文相关的回答，极大地扩展了人工智能系统的应用范围和实用性。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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多模态RAG架构：下一代跨模态智能检索系统的设计与实践
fudaihb的博客
08-26 1048
多模态RAG技术正在颠覆传统文本检索系统，通过融合文本、图像、表格和公式等多模态信息，将富文档处理准确率从不足50%提升至85%以上。其核心价值在于解决传统RAG系统的两大局限：信息表征缺失（忽略视觉语义）和模态交互受限。典型架构包含多模态查询理解、混合索引召回、精排和增强生成四大模块，关键技术包括统一多模态嵌入空间、智能分块策略和多路召回融合算法。先进框架如RAG-Anything和Taichu-mRAG通过端到端处理管道和双层级索引实现了33%的问答准确率提升。
MiniMax - M1：开源大模型的革命性突破
Ds-Rag的博
06-24 1313
MiniMax - M1是全球首个开源的大规模混合架构推理模型，具备4560亿参数和100万token上下文支持。其创新技术包括混合专家架构、闪电注意力机制和自研强化学习算法CISPO，显著提升了计算效率和推理性能。在长文本处理、编程能力和数学推理等任务中表现优异，超越多数开源模型并接近顶级闭源产品。应用领域涵盖文档分析、代码生成、企业智能体和创意写作。该模型通过Hugging Face和GitHub开源，推动了大模型技术的普惠化发展。
【值得收藏】一文读懂多模态RAG：扩展AI能力的革命性技术
2401_85154887的博客
09-13 1172
多模态RAG扩展了传统文本RAG能力，能处理图像、音频、视频等多类型数据。其核心是将不同模态数据映射到统一向量空间，实现跨模态检索和生成。完整流程包括数据预处理、查询处理和生成响应三个阶段。主要技术组件有多模态编码器、检索系统和生成模型。多模态RAG面临模态对齐、跨模态理解等挑战，未来将向更高效表示、更强理解能力方向发展，为AI系统提供更丰富准确的回答。
文掌握多模态RAG：让大模型理解任意模态信息的革命性技术
Androiddddd的博客
10-21 875
多模态RAG作为连接大型模型与真实世界多源信息的桥梁，正成为人工智能领域一个充满活力的前沿方向。它不仅极大地扩展了RAG的应用边界，也为构建更强大、更可靠的AI系统奠定了基础。本文基于权威综述，系统梳理了多模态RAG在检索、融合、生成等环节的核心技术、关键挑战和未来方向。我们有理由相信，随着跨模态推理、智能体系统和统一嵌入空间等技术的不断突破，多模态RAG将在未来的人工智能生态中扮演越来越重要的角色。报告来源相关资源。
一文读懂什么是RAG，如何搭建多模态RAG降低大模型幻觉？
2401_85373691的博客
05-09 1150
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
从零开始学RAG：大模型检索增强生成技术，收藏级教程！
2401_85375151的博客
10-04 1367
本文深入解析RAG（检索增强生成）技术，介绍其基本概念、架构和工作流程。详细对比稀疏与稠密检索方式，并探讨查询重写、结果重排等进阶技术。重点讲解微软Graph RAG的实现方法，包括文本处理、图提取、社区创建和多种搜索策略。通过理论与实践结合，帮助读者掌握RAG技术，解决大模型知识更新与幻觉问题。
深入理解RAG：大语言模型时代的知识增强架构
初始阶段。长文本博客做模型上下文。新书《千界明彻录》（故事形式构建元思维）——胡说小说。更多思辨内容在公众号。
06-24 1020
RAG（检索增强生成）是解决大语言模型知识局限的核心技术。通过结合外部知识库检索与模型生成能力，RAG有效应对知识截止、幻觉问题和更新成本高等挑战。本文系统阐述RAG的理论基础、架构演进、技术实现和评估方法，涵盖从基础概念到GraphRAG等前沿发展，并分析企业知识管理、医疗诊断、智能客服等实际应用案例，为构建生产级RAG系统提供全面指导。
从ChatGPT到多模态大模型：AI技术的新拐点是什么？
大模型研究中心
02-04 1203
从ChatGPT到多模态大模型，AI经历了一个惊人的蜕变过程，它不再是一个“静态”的智能体，而是变得更加立体、灵活和复杂。但随着它的进化，我们也面临着更多的挑战——隐私、伦理、滥用等等问题需要我们在技术发展过程中予以重视和解决。AI正在从一个只会“说话”的朋友，逐渐变成一个能够“感知、理解、创造”的伙伴。未来的AI，或许会比我们想象的更聪明，更具人性化，甚至能够与你共鸣——但这也提醒我们，如何在追求进化的同时，不失去对人类价值和社会责任的关注。AI的“觉醒”才刚刚开始，未来的道路，充满未知，也充满可能。
RAG技术详解：解决大模型知识局限性的必备技能（收藏必学）
2401_85375186的博客
10-17 698
大语言模型存在知识记忆局限性和静态数据依赖问题，导致无法处理实时信息并产生"幻觉"。检索增强生成(RAG)技术通过引入外部知识库，允许模型在推理过程中动态检索信息，将"闭卷"回答转变为"开卷"考试。RAG系统包括检索模块和生成模块，已广泛应用于智能问答等领域，其任务可分为显性事实查询到隐性推理查询四个层级，有效解决了大模型的知识盲区问题。
大语言模型多模态进化之路：一文掌握从文本到多模态的核心技术
2401_85373691的博客
07-25 768
传统的大语言模型（LLM）如GPT、LLaMA等主要处理文本序列，基于Transformer架构在自然语言处理任务上取得了巨大成功。然而，现实世界的信息是多模态的——文字、图像、音频、视频等多种形式共同构成了人类的认知输入。如何在现有大模型的基础上扩展多模态能力，成为了AI发展的关键技术挑战。
【干货收藏】LoRA：大模型微调的革命性技术，小白也能掌握！
2401_84494441的博客
10-19 952
本文详解了LoRA（低秩适配）技术，一种参数高效微调大模型的方法。通过仅训练少量低秩矩阵A和B而非全参数W，LoRA显著降低内存需求（减少约10,000倍）并提高训练速度25%，同时不引入推理延迟。文章探讨了LoRA的初始化策略（B为零，A为高斯分布）及超参数r的选择，证明即使r=1也能保持良好性能，使大模型微调更加高效可行。
【RAG模型的多模态革命】：图像与文本整合的新技术
本文对RAG模型进行全面概述，从多模态技术基础、RAG模型技术细节到实践应用，深入探讨了其工作原理、关键算法、训练与评估方法。同时，本文分析了图像与文本处理的基础技术，多模态融合的层次和方法，以及RAG模型在...
RAG一篇文章介绍多模态RAG（MRAG）
04-22
它通过整合文本、图像和视频等多模态数据来增强大型语言模型的能力，改进检索和生成的过程。传统的检索增强生成（RAG）系统主要依赖文本数据，已经在减少胡言乱语和提高回答准确性方面取得了成果，这主要是通过动态...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 835
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 895
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1758
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 601
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 106
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
AI时代新合同系统_07_未来形态_对话框与工厂装配
最新发布
sxwuyanzu的博客
12-04 348
如果你把今天常见的合同系统截图打印出来，放在三五年后的会议室里，可能会引来一种略带怀旧的笑声：「那时候我们还在点菜单，真可爱。屏幕上是一排排熟悉的导航栏：合同登记、流程审批、模版管理、台账查询、统计报表。每个入口规整、克制，像一座老式机关里的科室牌匾。那时的你习以为常，如今的你却会觉得，它们似乎更多是为系统本身而设计，而不是为正在为合同奔波的人而设计。而那时桌上的另一块屏幕，或许只剩下一条对话框和几个简洁的卡片：「我想用对方提供的模板签一份三年的技术服务合同，帮我看看风险。
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