从零开始构建的多模态RAG架构：如何将文本与图像完美融合？

不同方法的全面概述

检索增强生成（RAG）系统和多模态大型语言模型（LLMs）正在迅速发展，应用范围从增强搜索体验到生成复杂内容。这些方法不断被改进，以扩展人工智能的能力边界。但是，如果你可以结合它们的优势，构建一个不仅处理文本，还能无缝处理图像的RAG系统呢？

现在想象一下，进一步发展这个系统，而不依赖于像LangChain或LlamaIndex这样的预构建框架？

无框架的方法使你拥有完全的控制权，让你可以根据自己的确切需求量身定制应用，而不受外部依赖或版本限制的约束。

在这篇博客中，我们将带你深入了解这个过程。从比较文本和图像提取工具，到从零开始构建一个强大的多模态RAG系统，我们将逐步引导你，帮助你创建自己的定制解决方案。

本教程的完整代码可在以下Colab笔记本中找到（文章中的代码格式可能会出现问题）：

Colab Notebook: Multimodal RAG Implementation

Part 1: 数据摄取用于多模态RAG系统

任何RAG系统的基础是可靠的数据。为了使系统能够检索和生成准确的结果，它处理的内容需要干净、完整且结构良好。处理PDF时，这意味着不仅要提取文本，还要提取图像和表格，确保没有有价值的信息丢失。

选择合适的PDF处理工具至关重要。由于可用的库众多，决定哪个最适合您的需求可能会让人感到不知所措。有些优先考虑速度，有些则注重准确性，还有一些在两者之间提供平衡。为了帮助您做出明智的决策，我们评估了三个流行的库：PyMuPDF、PDFium和PDFPlumber。

在 RAG 系统中选择合适的 PDF 处理工具

PDFPlumber:

pdfplumber 可以从 PDF 中提取相当准确的文本和表格。然而，它有一个显著的缺点：对于复杂的 PDF 文件，它可能会非常耗时。例如，从一个 100 页的 PDF 中提取内容可能需要 1 分钟和 10-30 秒。这是一个相当大的延迟，特别是在处理多个 PDF 时。

Code Example:

!pip install pdfplumber
import pdfplumber
import time
defread_text_pdfplumber(pdf_path):
""" Extracts text and tables from pdf using pdfplumber """

  text_results=[]
  tables=[]
with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
      for page in pdf.pages:
          # Text extraction
          text = page.extract_text()
          text_results.append(text)
          # Table extraction
          table = page.extract_tables()
          tables.append(table)
return(text_results,tables)

对于一个 622 页的 PDF，该脚本花费了 152.35 秒 来提取文本和表格。

PDFium:

pdfium 是一个快速的库，可以在 5–15 秒内将 PDF 内容转换为文本。由于其将 PDF 页面转换为图像并从中提取文本的方法，文本提取相当准确。这使得它成为快速文本提取的绝佳选择。然而，它有一个限制：它并不明确支持将图像或表格与文本分开。

Code Example:

!pip install pypdfium2
import pypdfium2 as pdfium
defread_text_pdfium(path):
   """ Extracts text from pdf using pdfium """
   
   pdf = pdfium.PdfDocument(path)
   version = pdf.get_version()  # get the PDF standard version
   n_pages = len(pdf)
   pdfium_text=""
   for i inrange(len(pdf)):
    page = pdf[i]  # load a page
     width, height = page.get_size()
     textpage = page.get_textpage()
     text_part = textpage.get_text_bounded(left=50, bottom=100, right=width, top=height)
     pdfium_text+=text_part
   
   return pdfium_text

对于一个 622-页的 PDF，该脚本花费 5–10 秒 提取文本。

PyMuPDF

如果您正在寻找从PDF中提取内容的最佳工具之一，PyMuPDF无疑是一个不错的选择。它非常快速，处理一个PDF仅需4到7秒。它不仅可以提取文本，还能处理图像，使其成为一个全面的选项。如果您需要在多个PDF中获得快速且可靠的结果，PyMuPDF绝对值得考虑。

代码示例：

!pip install pymupdf
import fitz  # PyMuPDF library
def read_text_pymupdf(path):
    """Extracts text from a PDF using PyMuPDF."""
    doc = fitz.open(path)
    text_results = []
    for page in doc:
        text = page.get_text()
        text_results.append(text)
    return text_results

在这里，我将使用PyMuPDF从PDF中提取图像。这些图像将保存在输出目录中。

代码示例：

import fitz  # PyMuPDF
import os
defextract_images_from_pdf(pdf_path, output_folder):
"""  Extract images from pdf using PyMuPDF """

    pdf_document = fitz.open(pdf_path)

    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
    for page_number inrange(len(pdf_document)):
        page = pdf_document[page_number]
        images = page.get_images(full=True)
                for image_index, img inenumerate(images):
                    xref = img[0]
                    base_image = pdf_document.extract_image(xref)
                    image_bytes = base_image["image"]
                    image_ext = base_image["ext"]
                    image_filename = f"page_{page_number+1}_image_{image_index+1}.{image_ext}"
                    image_path = os.path.join(output_folder, image_filename)
                    withopen(image_path, "wb") as image_file:
                        image_file.write(image_bytes)
                    print(f"Saved: {image_path}")
            pdf_document.close()

对于一个622页的PDF，PyMuPDF仅用5到6秒就提取了文本，提供了相对于其他库的显著性能优势。这种效率使其成为处理大型或多个PDF的绝佳选择。然而，理想的库取决于您的具体用例和需求。

PDF库的处理时间比较

下表比较了使用三种库（PDFium、PyMuPDF和PDFPlumber）处理不同页数的PDF所需的时间。

根据性能分析，PyMuPDF的性能始终优于PDFium和PDFPlumber，对于处理页数超过1,000的PDF，速度比PDFium快2.3倍，比PDFPlumber快59倍。

主要要点

• • PyMuPDF 是最快的，非常适合大规模或时间敏感的任务。
• • PDFium 在速度和准确性之间提供了平衡，但缺乏图像提取功能。
• • PDFPlumber 较慢，但在从复杂PDF中提取详细表格方面表现出色。

库性能比较

如果您想了解更多关于PDF基准测试的信息，请查看这个仓库：

https://github.com/py-pdf/benchmarks?tab=readme-ov-file

第二部分：嵌入文本和图像

现在我们已经处理了PDF内容，下一步是构建一个多模态RAG系统。这涉及将提取的文本和图像集成到一个检索增强的管道中。

对于内容提取，我将使用PyMuPDF，因为它具有卓越的速度和处理文本与图像的能力。为了构建多模态检索器，我将利用QdrantDB作为向量存储。

处理和嵌入文本和图像

文本内容被拆分为更小、可管理的块，以优化嵌入性能和检索准确性。在这里，我们使用 LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter，因为它简单且可配置。然而，拆分文本可以通过多种方式完成，例如编写自定义拆分器或利用 NLTK 或 spaCy 等库。

在这个例子中，我们为每个块添加元数据，包括 PDF 路径和唯一的 UUID。元数据有助于在检索过程中保持上下文。

安装依赖：

#for colab to load openai client
%%capture
!pip install openai==1.55.3 httpx==0.27.2 --force-reinstall --quiet
!pip install transformers torch pillow
!pip install --upgrade nltk
!pip install sentence-transformers
!pip install --upgrade qdrant-client fastembed Pillow
!pip install -U langchain-community

将文本拆分为块

我们将为每个块添加相关的元数据，元数据可以是任何东西，可以帮助检索块。但在这里，我只是将 pdf 路径和唯一的 uuid 作为文本的元数据添加。

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1024,
    chunk_overlap=20,
    length_function=len,
    is_separator_regex=False,
)
#here text_results contain all text from pdf
doc_texts = text_splitter.create_documents(text_results)
import uuid
for i inrange(len(doc_texts)):
  unique_id = str(uuid.uuid4())
  doc_texts[i].metadata['document_info'] = pdf_path
  doc_texts[i].metadata['uuid'] = unique_id
print(doc_texts[0].metadata)

嵌入文本块

一旦分割，文本块将使用 Nomic text embedding model 进行嵌入。这将每个块转换为适合存储在检索器中的向量表示。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
### Load the tokenizer and model
text_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5", trust_remote_code=True)
text_model = AutoModel.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5", trust_remote_code=True)
defget_text_embeddings(text):
    inputs = text_tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    outputs = text_model(**inputs)
    embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
    return embeddings[0].detach().numpy()
### Example usage
text = "This is a test sentence."
embeddings = get_text_embeddings(text)
print(embeddings[:5])
#embedding text
texts_embeded = [get_text_embeddings(document.page_content) for document in doc_texts]
text_embeddings_size=len(texts_embeded[0])
text_embeddings_size
#output: 768

嵌入图像

图像从指定目录读取，并使用 Nomic Vision embedding model 嵌入。last_hidden_state 输出的均值用于将每个图像表示为固定长度的向量。

这是加载模型和测试图像的示例代码：

from transformers import AutoModel, AutoProcessor
from PIL import Image
import torch
model = AutoModel.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-vision-v1.5", trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-vision-v1.5")
### Load the image
#testing an image on loaded model 
image = Image.open("/content/drive/MyDrive/images/Screenshot 2024-09-08 025257.png")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
model.eval()
#testing model
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state
print(embeddings)

对于我们的多模态 RAG，图像将通过使用 PIL 从目录中读取，然后使用加载的视觉模型进行嵌入，使用以下代码。

import os
import numpy as np
image_embeddings = []
image_files = os.listdir(output_directory)
for img in image_files:
    try:
        image = Image.open(os.path.join(output_directory, img))
        inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            outputs = model(**inputs)
        embeddings = outputs.last_hidden_state
        print(f"Image: {img}, Embedding shape: {embeddings.shape}")
        if embeddings.size(0) > 0:  
            image_embedding = embeddings.mean(dim=1).squeeze().cpu().numpy()
            image_embeddings.append(image_embedding)
        else:
            print(f"Skipping image {img} due to empty embeddings.")
    except Exception as e:
        print(f"Error processing {img}: {e}")
#setting image embedding model length:
image_embeddings_size=len(image_embeddings[0])

关键注意事项：

• • 工具的灵活性：虽然这里使用了 Nomic 模型，但可以替换为 Sentence Transformers 或自定义模型以满足特定需求。
• • 元数据的重要性：添加相关的元数据，如唯一标识符，可以确保可追溯性并提高检索准确性。

在文本和图像嵌入准备就绪后，下一步是将它们整合到统一的检索管道中。这将使系统能够在不同模态之间无缝地检索和生成响应。

设置 Qdrant 以进行多模态检索

在文本和图像嵌入准备就绪后，下一步是初始化 Qdrant client 并将其配置为多模态检索。Qdrant 作为向量数据库，允许在文本和图像嵌入之间进行高效的相似性搜索。

初始化 Qdrant 客户端

在这里，我们使用 Qdrant 的内存配置进行测试。对于生产环境，请将 :memory: 替换为持久数据库路径，以确保可扩展性。

from qdrant_client import QdrantClient, models
client = QdrantClient(":memory:")

为文本和图像创建单独的集合

我们创建两个单独的集合：一个用于文本，另一个用于图像。每个集合都根据所使用的嵌入模型配置了向量参数（size 和 distance）。

### Check if the collection exists, and create it if not
ifnot client.collection_exists("images"):  #creating a Collection
    client.create_collection(
        collection_name="images",
        vectors_config=models.VectorParams(
        size=image_embeddings_size,  # Vector size is defined by model being used for embedding
        distance=models.Distance.COSINE,
    ),
   )

ifnot client.collection_exists("text"):
 client.create_collection(
        collection_name ="text",
      vectors_config=models.VectorParams(
        size=text_embeddings_size,  # Vector size is defined by model being used for embedding
        distance=models.Distance.COSINE,
    ),
 )

将嵌入上传到 Qdrant

在创建集合后，我们用嵌入和元数据填充它们。元数据确保在检索过程中保持上下文和可追溯性。

上传文本嵌入

我们通过上传文本嵌入及其相关元数据（例如内容和唯一标识符）来填充文本集合。

client.upload_points(
    collection_name="text",
    points=[
        models.PointStruct(
            id=doc.metadata['uuid'],
            vector=np.array(texts_embeded[idx]),
            payload={ #save meta data and content as payload
                "metadata": doc.metadata,
                "content": doc.page_content
            }
        )
        for idx, doc in enumerate(doc_texts)
    ]
)

上传图像嵌入

对于图像，每个嵌入都与其对应的图像路径在负载元数据中关联。我们存储图像路径，以便在多模态 LLM 检索时重新加载图像。这种有组织的方法允许在集合中高效搜索图像。

#for image embeddings
### Ensure that image_embeddings are not empty
iflen(image_embeddings) > 0:
    # Upload points to Qdrant
    client.upload_points(
        collection_name="images",
        points=[
            models.PointStruct(
                id=str(uuid.uuid4()),  # unique id of a point
                vector= np.array(image_embeddings[idx])  ,
                payload={"image_path": output_directory+'/'+str(image_files[idx])}  # Image path as metadata
            )
            for idx inrange(len(image_files))  
    )
else:
    print("No valid embeddings found, nothing to upload.")

第 3 部分：创建检索器

最后，我们通过设置多模态检索器将所有内容整合在一起，使我们能够检索与用户查询匹配的文本块和图像。检索器配置为根据相似性得分从每个集合中返回前 3 个结果，文本和图像。

为什么要分开集合？

文本和图像嵌入在不同的特征空间中操作，它们的相似性得分不可直接比较。通过分开集合并运行独立查询，我们确保文本和图像结果都能以适当的权重和相关性被检索。这样可以避免某一种模态（例如，文本）因更高的相似性得分而主导结果，从而掩盖另一种模态的相关结果。

使用独立集合确保：

• • 文本块是根据与查询的语义相似性进行检索的。
• • 图像是根据其视觉相似性进行检索的，与文本得分无关。

这种分离对于多模态系统至关重要，因为这两种模态在满足用户意图方面同样重要。

检索器函数

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
defMultiModalRetriever(user_query):
    """
    检索多模态结果（文本和图像）。
    参数：
    - user_query: 用户的查询字符串。
  
    """
    query = get_text_embeddings(user_query)
    # 检索文本结果
    text_hits = client.query_points(
        collection_name="text",
        query=query,
        limit=3, #根据需求设置自己的限制
    ).points
    # 检索图像结果
    Image_hits = client.query_points(
        collection_name="images",
        query=query,
        limit=3, #根据需求设置自己的限制
    ).points
    return text_hits, Image_hits

现在构建一个查看器以显示检索结果：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
#text_trunc_length: 显示文本结果时的最大字符数，超过部分将被截断。
defMultiModalRetrieverDisplay(text_hits,Image_hits, text_trunc_length=150):
   """
    显示来自多模态检索器的文本和图像结果。  
    参数：
    ----------
    text_hits :包含 `id`、`payload` 和 `score` 的文本结果列表。
    Image_hits :包含 `id`、`payload` 和 `score` 的图像结果列表。
    text_trunc_length : int, 显示文本内容的最大长度（默认值为150）。
    显示：
    --------
    - 以粗体显示文本结果，包含 ID、截断内容和分数。
    - 在 matplotlib 图中显示图像结果，标题中包含分数。
    """

    print("\\033[1m文本结果:\\033[0m")
    for i, hit inenumerate(text_hits, 1):
        print("NODEID:",hit.id)
        content = hit.payload['content']
        truncated_content = content[:text_trunc_length] + "..."iflen(content) > text_trunc_length else content
        bold_truncated_content = f"\\033[1m{truncated_content}"
        print(f"{i}. {bold_truncated_content} | 分数: {hit.score}")
   
    print("\\n图像结果:")
    fig, axes = plt.subplots(1, len(Image_hits), figsize=(15, 5))  # 根据需要调整 figsize
    for ax, hit inzip(axes, Image_hits):
        image_path = hit.payload['image_path']
        print(f"显示图像: {image_path} | 分数: {hit.score}")
        img = mpimg.imread(image_path)
        ax.imshow(img)
        ax.axis('off')
        ax.set_title(f"分数: {hit.score}", fontsize=10)
    plt.suptitle("图像结果", fontsize=16)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

测试多模态检索器和查看器功能

text_hits, Image_hits=MultiModalRetriever("how much of acre burned in 2022?")
MultiModalRetrieverDisplay(text_hits,Image_hits, text_trunc_length=150)

RAG Pipeline with Multimodal LLM Integration

要构建一个 MultiModal RAG 系统管道，您可以集成任何多模态 LLM 来处理文本和图像。以下是工作原理：

1. \1. 准备数据：将文本块（上下文列表）和图像分离成其文件路径的列表。
2. \2. 处理图像：将图像文件路径转换为编码的图像数据。这些编码的图像将根据模型的要求以 URL 或编码对象的形式传递给模型。
3. \3. 输入模型：将文本块和编码的图像组合成单一的输入格式。多模态 LLM 将使用文本块作为上下文，图像作为视觉数据来生成答案。

这种方法使模型能够无缝处理文本和视觉信息，提供全面而准确的响应。

构建 RAG 功能：

from openai import ChatCompletion
import openai
import base64
from base64 import b64decode
import os
defMultiModalRAG(
    context: list,
    images: list,
    user_query: str,
    client: client,
    model: str = "yourMLLM"):  # 您使用的多模态 LLM 的名称
    generation_prompt = f"""
    根据给定的上下文，回答用户查询：{user_query}，
    上下文可以是表格、文本或图像。从上下文中提供答案。
    用户查询：{user_query}
  
    上下文：{context}\\n
    输出：
    """
    # 辅助函数将图像编码为 base64 字符串
    defencode_image(image_path):
        if image_path:
            withopen(image_path, "rb") as image_file:
                return base64.b64encode(image_file.read()).decode()
        returnNone
   
    image_paths = images
    messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": "您是一个乐于助人的助手。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": generation_prompt,
        }
    ]

    # 编码图像并在存在时将其添加到消息中
    for image_path in image_paths:
        img_base64 = encode_image(image_path)
        if img_base64:
            # 将图像的 base64 字符串作为文本内容的一部分添加
            messages.append({
                "role": "user",
                "content": [
                  {
                      "type": "image_url",
                      "image_url": {
                          "url": f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}"# 发送 base64 编码的图像
                      },
                  },
              ],
            })
   
    # 创建聊天完成
    chat_completion = client.chat.completions.create(
        messages=messages,
        model=model,
        temperature=0.5,
        top_p=0.99,
    )  

    return chat_completion.choices[0].message.content

我们的多模态 RAG 功能接受图像路径作为输入，打开并编码图像，然后将其传递给多模态 LLM 以回答用户查询。这些图像路径存储在有效负载中，如图像嵌入收集步骤中所讨论的。当检索器获取图像嵌入时，我们使用它们的有效负载来获取多模态 LLM 的图像路径。

def RAG(query):
  text_hits, Image_hits=MultiModalRetriever(query)
  retrieved_images=[i.payload['image_path'] for i in Image_hits]
  answer=MultiModalRAG(text_hits,retrieved_images,query,openaiclient)
  return(answer)

RAG("""2022 年全国因野火烧毁的土地面积中，有多少百分比是在联邦土地上，这与 10 年平均水平相比如何？""")

第4部分：结论：让多模态数据为您服务。

构建一个多模态RAG系统的关键在于将复杂、多样的数据转化为真正有用的东西。从使用像PyMuPDF这样的工具提取内容，到使用像Nomic Vision和Text这样的模型嵌入文本和图像，再到在Qdrant中组织所有内容，每一步都朝着一个无缝工作的系统迈进。最终添加一个多模态LLM将所有内容整合在一起，使系统能够提供不仅准确而且上下文丰富、全面的答案。

所述过程演示了如何：

• • 提取多模态数据。
• • 在Qdrant中嵌入和存储数据。
• • 为基于多模态LLM的处理检索数据。

这个过程展示了AI如何弥合不同类型的数据、文本和视觉之间的差距，以解决现实世界中的问题。通过正确的方法，RAG系统不仅仅是一个工具；它成为获取有意义见解和做出更明智决策的方式。

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