自然语言处理:第四十三章 视觉RAG：变革传统深度学习模型开发流程，开创下一代多模态视觉模型的新时代

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我们相信视觉领域即将发生范式转变，从而产生计算机视觉管道 2.0，其中一些传统阶段（例如标记）将被可提示的基础模型所取代。

本文深入剖析了Visual RAG（Visual Retrieval-Augmented Generation）的创新领域，揭示了它的核心价值以及它如何根本性地转变了我们对传统计算机视觉任务的处理方式。文章将从RAG的基本概念出发，深入探讨其在视觉识别、图像分析和智能监控等应用中的实践，阐释这项前沿技术如何为构建更智能、更高效的人工智能系统奠定基石。

1. 什么是检索增强生成（RAG）？

1.1 什么是视觉提示？

为了更好地理解检索增强生成 (RAG) [1]，我们首先来了解“提示”的定义。

提示是一种通过提供特定指令或查询来指导基础模型 （例如多模式大型语言模型(MLLM)）执行任务的技术。

在视觉领域，视觉提示[3] 使用视觉输入（例如图像、线条或点）来指示大规模视觉模型执