多模态 RAG 系统实战教程（非常详细），手把手教你从零搭建！

“ 多模态RAG是一项非常复杂的系统，需要分布解决，文档解析，嵌入多模态融合，上下文构建等。”

RAG技术虽然还存在很多问题，但基本上已经可以应用于真实的业务场景，并且用来解决部分实际问题；但随着业务场景越来越复杂，多模态RAG也被提上了日程，因为有些场景下单纯的文本解决不了问题。

如各种领域内的设计图，产品图，架构图，单纯靠文字描述很难解决问题；所以才有了多模态RAG，当然多模态RAG并不是一个新概念，而且已经被提出了一段时间；如果单纯从理论上来讲，多模态RAG很简单，只是在之前的RAG上加上了多模态数据，但在真实的工程开发中，多模态却面临着各种各样的问题。

所以，今天我们就来简单记录一下多模态系统是怎么实现的，然后存在哪些问题。

多模态RAG实现流程

多模态RAG既然是在基础RAG之上增加了多模态数据，那么它依然遵循RAG的完整流程，文档解析–>入库–>检索召回–>生成。

而由于多模态数据的特殊性，它和传统的纯文本处理还存在很大的差别；首先，在第一步文档解析，需要把文档中不同模态的数据提取出来，如文本，图片等，然后分别存储，并构建关联关系。

{
"file_id": "文件id",
"page_no": "页码",
"text": "文本描述",
"img": ["图片地址", "图片地址"]
}

关于文档解析，可以使用多种技术，如使用一些文档处理库，自己手动解析文档中的文本，图片，页码等信息；其次，也可以使用VLM模型进行解析，或者使用OCR技术(解析文本，表格类文档)，亦或者是第三方文档解析服务。

总之，文档解析的第一步就是提取文档中不同模态的数据，并保留结构和元数据信息。

入库与检索

多模态文档入库的目的和传统RAG一样，都是为了进行向量相似度计算；但多模态文档入库有两种方式：

1. 内容提取，转换为文本说明，然后通过文本语义相似度进行检索

2. 多模态嵌入模型，使用模态融合的方式，直接把不同模态的数据转换成同一向量空间进行检索，包括文字，图片，视频，音频等模态数据，经典模型如CLIP。

当然，在以后可能还会存在其它方法解决多模态检索的问题，如不同模态的数据分块进行检索，即文本数据用来检索文本内容，图片数据用来检索图片内容，最后把不同模态数据的检索结果进行合并；或者其它新的算法出现。

总之，你用什么样的方法存，就要用对应的方法取；多模态数据涉及到多种算法，包括但不仅限于跨模态对齐，多模态表示，多模态融合等，最终目的只有一个，那就是怎么更好的处理不同模态的数据。

生成

在RAG中检索的目的是为了增强生成，因此生成才是最后一步，也是最重要的一步，否则前面检索做的再好，也没有任何意义。

而在生成过程中，最重要的就是构建上下文，合理的上下文有利于模型理解和生成。

在文本RAG中，上下文构建只需要按照提示词模板，把用户问题，历史记录，参考文档等拼接到一块即可；但在多模态中，因为涉及到多种模态的数据，因此其上下文构建要复杂得多，因为目前多模态模型的接口，都是把文本和图片分开处理的，所以这个对应关系怎么搞。

而且，在多模态RAG中，前面的检索和上下文构建好之后，还需要模型的理解和生成能力，这个就需要靠模型自己了；比如说，互联网的产品设计图，和房地产的产品设计图，以及铁路，交通等设计图结构，侧重点都不一样；针对这些特定的行业，可能需要对模型进行适当的训练和优化，否则很难达到想要的效果。

总结

多模态RAG实操要远比理论复杂的多，我们没有办法一次性解决所有问题，只能按照RAG的整体框架，一步一步的解决问题和优化问题，而在多模态RAG中，作者认为最核心的三个步骤就是，文档解析，嵌入和生成；对应的就是智能文档处理，多模态融合嵌入，上下文构建。

其中，对模型来说它需要的是一个结构化的，文本，图片，视频，音频等内容组成的一个多模态上下文；而嵌入是解决怎么存储和检索多模态数据，包括内容总结，多模态融合等技术，解决的构建上下文的数据从哪来，怎么来的问题；而文档解析的目的，是对文档进行拆分，然后方便存储和检索。

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