突破单模态限制：RAG_Techniques如何让图像与文本"对话"
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/RAG_Techniques 你是否遇到过这样的困境：想从PDF文档中查找图表信息，却只能靠文字关键词大海捞针？或者需要分析一篇包含复杂公式的论文，AI却无法理解图像内容？多模态检索技术正在解决这些痛点。本文将带你探索RAG_Techniques项目中最实用的多模态检索方案，通过图像字幕生成与文本检索的融合，让你的AI系统真正"看懂"图文并茂的文档。读完本文，你将掌握从PDF中同时提取文字和图像、生成图像描述、构建多模态知识库的完整流程。
多模态RAG如何解决实际问题
传统的检索增强生成（RAG）系统只能处理文本数据，这在面对包含图表、公式、流程图的PDF文档时就显得力不从心。想象一下，当你询问"Transformer模型的BLEU分数是多少"时，系统需要能理解论文中的实验结果表格；当你想了解"注意力机制的结构"时，系统应该能找到并解释相关的示意图。
RAG_Techniques项目的多模态检索方案通过三个关键创新解决了这些问题：
- 同时提取PDF中的文字和图像内容
- 使用AI模型为图像生成结构化描述（字幕）
- 将文本段落和图像描述统一存入向量数据库
这种方法使得检索系统能够平等对待文本和图像信息，无论用户查询的是文字概念还是视觉内容，都能获得准确的上下文。
技术架构：图像与文本的"翻译官"
多模态RAG系统的核心在于搭建一座连接视觉信息和文本检索的桥梁。下面的架构图展示了multi_model_rag_with_captioning.ipynb实现的完整流程：
这个架构包含五个关键组件，每个组件都像一条精密咬合的齿轮：
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PDF内容提取器：使用PyMuPDF库解析PDF文件，分离出文字段落和图像元素。代码会遍历每一页，将文字存入text_data列表，将图像保存到extracted_images目录。
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图像字幕生成器：调用Google Gemini 1.5-flash模型，为每张图像生成简洁描述。模型会特别关注图表中的数据关系和结构信息，确保生成的描述适合检索。
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文本分割器：采用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，将长文本分成带重叠的片段，同时也处理图像描述文本，确保统一的chunk大小。
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多模态向量库：使用CohereEmbeddings将文本段落和图像描述都转换为向量，存入Chroma向量数据库，形成统一的检索空间。
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智能检索器：根据用户查询，从向量库中同时检索相关的文本片段和图像描述，为生成回答提供完整上下文。
实战教程：从零构建多模态检索系统
让我们通过实际代码示例，一步步构建属于你的多模态RAG系统。所有代码都来自项目中的多模态检索演示笔记本。
第一步：安装必要依赖
首先需要安装处理PDF、图像和AI模型的相关库：
!pip install langchain langchain-community pillow pymupdf python-dotenv
这些库分别负责：PDF解析（pymupdf）、图像处理（pillow）、RAG流程编排（langchain）和环境变量管理（python-dotenv）。
第二步：提取PDF中的文字和图像
以下代码片段展示了如何从PDF中同时提取文字和图像：
import fitz # PyMuPDF
import os
from PIL import Image
import io
text_data = []
img_data = []
with fitz.open('attention_is_all_you_need.pdf') as pdf_file:
# 创建图像保存目录
if not os.path.exists("extracted_images"):
os.makedirs("extracted_images")
# 遍历每一页
for page_number in range(len(pdf_file)):
page = pdf_file[page_number]
# 提取文字
text = page.get_text().strip()
text_data.append({"response": text, "name": page_number+1})
# 提取图像
images = page.get_images(full=True)
for image_index, img in enumerate(images, start=0):
xref = img[0]
base_image = pdf_file.extract_image(xref)
image_bytes = base_image["image"]
image_ext = base_image["ext"]
# 保存图像
image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
image.save(f"extracted_images/image_{page_number+1}_{image_index+1}.{image_ext}")
这段代码会处理"Attention is all you need"论文PDF，将文字按页存储，将图像按"页面_序号.格式"的命名规则保存。
第三步：为图像生成检索友好的描述
图像需要转换为文字描述才能参与检索。以下代码使用Gemini模型处理提取的图像：
import google.generativeai as genai
import os
genai.configure(api_key=os.getenv('GOOGLE_API_KEY'))
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")
for img in os.listdir("extracted_images"):
image = Image.open(f"extracted_images/{img}")
response = model.generate_content([
image,
"你是负责为检索优化总结表格、图像和文本的助手。这些总结将被嵌入并用于检索原始文本或表格元素。请提供简洁的总结，优化检索效果。表格、文本或图像："
])
img_data.append({"response": response.text, "name": img})
提示词特别强调了"优化检索效果"，这使得模型生成的描述会更注重关键信息和结构特征，而不是艺术化的描述。
第四步：构建多模态向量数据库
将文本和图像描述统一存入向量数据库：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_cohere import CohereEmbeddings
# 初始化嵌入模型
embedding_model = CohereEmbeddings(model="embed-english-v3.0")
# 创建文档对象
docs_list = [Document(page_content=text['response'], metadata={"name": text['name']}) for text in text_data]
img_list = [Document(page_content=img['response'], metadata={"name": img['name']}) for img in img_data]
# 分割文本
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
chunk_size=400, chunk_overlap=50
)
doc_splits = text_splitter.split_documents(docs_list)
img_splits = text_splitter.split_documents(img_list)
# 创建向量库
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=doc_splits + img_splits, # 合并文本和图像描述
collection_name="multi_model_rag",
embedding=embedding_model,
)
# 创建检索器
retriever = vectorstore.as_retriever(
search_type="similarity",
search_kwargs={'k': 1}, # 检索top 1结果
)
这段代码的关键在于将文本片段和图像描述同等对待，都转换为向量并存储在同一个collection中，实现了跨模态的统一检索空间。
第五步：执行多模态查询
现在可以进行跨模态检索了。例如，当用户询问"Transformer (base model)的BLEU分数是多少"时：
query = "What is the BLEU score of the Transformer (base model)?"
docs = retriever.invoke(query)
# 生成回答
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_cohere import ChatCohere
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
system = """You are an assistant for question-answering tasks. Answer the question based upon your knowledge.
Use three-to-five sentences maximum and keep the answer concise."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", system),
("human", "Retrieved documents: \n\n <docs>{documents}</docs> \n\n User question: <question>{question}</question>"),
])
llm = ChatCohere(model="command-r-plus", temperature=0)
rag_chain = prompt | llm | StrOutputParser()
generation = rag_chain.invoke({"documents": docs[0].page_content, "question": query})
print(generation)
系统会从向量库中检索相关的实验结果表格描述，然后生成准确回答："The Transformer (base model) achieves a BLEU score of 27.3."
高级技巧：优化图像描述与检索效果
要充分发挥多模态检索的威力，需要优化图像描述质量和检索策略。以下是项目中实践验证的几个高级技巧：
1. 为不同图像类型定制描述策略
不是所有图像都需要相同类型的描述。项目代码中，Gemini模型会根据图像内容自动调整描述方式：
- 实验表格：重点提取行标题、列标题和关键数据值
- 示意图：强调组件关系和流程步骤
- 公式：使用LaTeX格式描述数学关系
- 照片：关注实体识别和场景描述
这种针对性描述大大提高了检索准确性，特别是对于包含大量实验结果图表的学术论文。
2. 混合检索策略：关键词+语义相似度
项目采用的混合检索策略结合了精确匹配和语义理解的优势：
- 首先使用关键词过滤，快速定位可能相关的文档区域
- 然后进行语义相似度计算，找到上下文最匹配的片段
- 最后根据文档类型（文字/图像描述）调整权重
这种方法在处理包含专业术语的技术文档时特别有效。
3. 多模态数据增强
对于图像稀缺的领域，可以使用数据增强技术：
- 对现有图像进行旋转、缩放等变换
- 为同一图像生成多个角度的描述
- 使用文本生成图像，丰富训练数据
项目中的代码框架支持轻松集成这些增强技术，只需扩展image_captioning函数即可。
常见问题与解决方案
在实践多模态RAG系统时，你可能会遇到以下挑战。项目文档和代码提供了经过验证的解决方案：
Q: 图像描述太长导致检索精度下降怎么办？
A: 项目采用两级优化策略：首先限制描述长度在100词以内，其次使用Cohere的"检索优化"嵌入模型，该模型特别适合短文本的相似度计算。代码中通过设置chunk_size=400实现统一长度控制。
Q: 处理包含大量图像的PDF时速度很慢？
A: 可以实现三个优化：1) 异步处理图像描述生成；2) 缓存已处理图像的描述；3) 对相似图像进行聚类，只处理代表性样本。这些优化在项目的高级版本中已有实现。
Q: 如何评估多模态检索系统的效果？
A: 项目提供了两种评估方法：1) 人工评估@k准确率；2) 使用"查询-相关图像对"的测试集进行自动化评估。评估代码位于项目的evaluation目录下。
总结与未来展望
多模态检索正在成为RAG系统的必备能力，特别是在处理技术文档、学术论文和复杂报告时。通过本文介绍的方法，你可以让AI系统真正"看懂"图像内容，突破纯文本检索的局限。
RAG_Techniques项目的多模态检索方案展示了一条实用路径：从PDF提取图文→AI生成结构化描述→统一向量空间存储→智能检索回答。这个框架不仅适用于学术论文，还可扩展到产品手册、医疗报告、设计文档等多种场景。
未来，项目计划进一步增强多模态能力，包括：
- 直接处理视频和音频内容
- 3D模型的结构描述与检索
- 多模态提示词工程，支持更复杂的跨模态查询
无论你是AI应用开发者、研究人员还是技术文档处理者，这个多模态RAG方案都能帮助你构建更强大、更智能的信息检索系统。立即克隆项目仓库开始探索吧：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/RAG_Techniques
cd RAG_Techniques
jupyter notebook all_rag_techniques/multi_model_rag_with_captioning.ipynb
通过掌握多模态检索技术，你将让AI系统突破语言的边界，真正理解视觉世界的丰富信息。这不仅是技术的进步，更是人机交互方式的革新。
如果你在实践中发现了新的优化方法，欢迎通过项目的贡献指南提交你的改进方案。社区的每一个贡献，都在推动RAG技术的边界。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
