多模态RAG扩展传统RAG框架，整合文本、图像、音频和视频等多种数据类型，通过多模态编码器转换为共享嵌入空间，利用向量数据库进行跨模态检索，再通过融合机制和生成模型提供更准确响应。它模拟人类跨模态理解能力，已在医疗、零售、教育等领域应用，尽管面临数据表示、计算成本和伦理等挑战，标志着AI处理多样化信息能力的重大飞跃。

单模态AI检索的问题

单模态检索在面对上下文跨越多种形式的现实场景时，显得力不从心。这就好比想要仅通过目录来理解一本书的全部内容，或是观看一部没有声音和字幕的电影。信息的不完整导致了检索结果的不准确，进而影响了用户体验，限制了AI能力的发挥。

模态之间的脱节，常常导致人工智能生成的响应不完整或不准确。而多模态RAG的出现，正是为了解决这一问题。它不再局限于单一数据类型，而是允许人工智能搜索并生成多种格式的响应，包括文本、图像、音频甚至视频。本质上，它使人工智能能够解读和连接不同形式的信息，使其更加强大和直观。

什么是多模 RAG？

多模态RAG的核心在于，它通过将多种数据类型无缝集成到检索和生成流程中，极大地增强了标准RAG框架。在传统的RAG系统中，AI模型会先检索相关的文本文档，然后再生成响应。而多模态RAG则更进一步，它引入了图像、音频和视频等非文本来源。

简单来说：

RAG ：将外部知识检索与基于文本的生成相结合。

RAG 架构

多模态RAG：在RAG的基础上，扩展功能以处理图像、视频、音频和文本等多种数据类型。

纯文本 RAG 与多模式 RAG

为什么这很重要？

类似人类的理解能力：人类能够跨多种模态处理信息，例如在阅读文本的同时观察视觉效果。多模态RAG正是模仿了这种能力，使AI更加贴近人类的思维方式。

提高准确性：通过将响应建立在多模式数据上，多模态RAG可以减少幻觉（错误输出）并增强情境意识，从而提高生成的准确性和可靠性。

更广泛的应用：从医疗保健到零售再到教育，多模态RAG使AI能够解决需要多模式推理的现实问题。

多模态 RAG 的架构

多模态RAG架构旨在处理多种数据格式，从多模态数据源检索相关信息，并根据检索到的上下文生成连贯的响应。让我们详细分析其核心组件和流程。

MM-RAG架构的核心组件

MM-RAG 架构由三个主要组件组成：检索、融合和生成。每个组件在系统有效处理多模态输入和输出方面都发挥着关键作用。

A. 多模态编码器：将输入转换为向量表示

MM-RAG 流程的第一步是将输入数据编码到位于共享高维空间中的向量嵌入中。这使得系统能够跨不同模态进行比较和推理。

• 文本编码器：采用BERT、T5或GPT等模型将文本编码为语义嵌入，以捕捉语言含义。这些嵌入是表示单词或短语之间关系的密集向量。
• 图像编码器：对比语言-图像预训练 (CLIP) 广泛应用于图像编码。它通过对成对数据（例如，字幕和图像）进行训练来对齐文本和视觉嵌入，从而实现跨模态理解。
• 音频编码器：通过 Whisper 或 Wav2Vec2 提取音高、声调和音素等特征将音频信号编码为嵌入，从而可以集成基于语音的输入。
• 视频编码器：视频逐帧处理，使用图像编码器（例如 CLIP）处理视觉数据，使用模型（例如 Whisper）处理音轨。帧之间的时间关系通常使用 Transformer 或循环网络来捕捉。

MM RAG 架构

所有这些编码器都将各自的模态映射到一个共享的嵌入空间中，在这个空间中，语义相似的输入（无论模态如何）被放置得更近一些。例如：文字“猫”、图片“猫”以及声音“喵”的向量就比较靠近。

B. 向量数据库

一旦输入被编码成嵌入，它们就会被存储在向量数据库中，这是一个专门针对相似性搜索进行优化的存储系统。例如 FAISS、Pinecone 或 Milvus。

向量数据库的主要特点：

• 相似性搜索：使用余弦相似度或欧几里得距离等距离度量来查找与查询嵌入最相似的向量。
• 多模态存储：以统一的方式存储来自文本、图像、音频和视频的嵌入。
• 可扩展性：高效处理大规模数据集，实现数百万个条目的实时检索。

工作流程：

• 用户查询（例如，“猫咪这样是生病了吗”+小猫的照片）被编码为向量。
• 矢量数据库检索相关的多模式内容（例如，宠物医疗指南、同类型视频等）。
• 检索到的内容将作为下一阶段的上下文。

C.跨模态检索：跨模态查找相关数据

此步骤涉及同时从跨多种模态的向量数据库中检索相关信息。

工作原理：

• 系统将查询（文本+图像/音频等附加模态）编码为向量。
• 检索器将此查询向量与数据库中存储的嵌入进行匹配。
• 无论格式如何，排名靠前的结果都是根据相似度得分来选择的。

例如：对于“我的车出了什么问题？”这样的查询+发动机噪音的音频片段，系统可能会返回：

• 来自汽车维修手册的文字描述。
• 演示类似引擎问题的视频。
• 类似发动机声音的音频记录。

这种跨模式检索可确保在响应生成期间考虑到所有相关信息。

D.融合机制：结合多模态语境

在生成响应之前，MM-RAG 将检索到的多模式内容与原始查询融合，以创建统一的上下文表示。

使用的技术：

• 交叉注意力机制：允许模型在组合每个模态时关注每个模态的特定部分。
• 对比学习：通过最小化语义相关嵌入之间的差异来确保模态之间的一致性。
• 标记化和连接：将多模式输入转换为可由生成模型处理的标记化序列。

E. 生成模型：合成响应

最后一步是使用大型多模态语言模型 (MLLM) 基于融合上下文生成输出。这些模型是传统 LLM（例如 GPT-4）的扩展，但经过训练可以处理多模态输入。

主要特点：

• 多模式输入处理：接受文本、图像、音频和视频作为输入。
• 一致的生成：生成与检索到的内容在事实上一致的响应。
• 灵活的输出：可以根据输入提示生成基于文本的答案、图像/视频的字幕，甚至新的图像/视频。

例如：当你查询玩具组装的相关问题，并附有零件图片，该模型可能会根据图像中显示的特定部分生成步骤说明。

MM-RAG 的实际应用

MM-RAG 不仅仅是理论上的，它已经改变了各个行业，以下是一些实际应用：

1. 视觉问答：配备 MM-RAG 的 AI 系统可以根据照片或图表等视觉输入回答问题。例如：

• 在医疗保健领域：利用患者症状和医学成像诊断病情。
• 在教育方面：用图表和文字解释来解释科学概念。

2. 动态客户支持：零售商可以使用 MM-RAG 驱动的机器人，将产品常见问题解答与视觉指南或教学视频相结合，提供个性化支持。这可以减少问题升级，并提高客户满意度。

3. 法律研究协助：律师可以利用 MM-RAG 系统检索判例法、法规和法律文件，同时整合图表或扫描合同等视觉证据，以便更好地准备案件。

挑战

尽管前景光明，MM RAG 仍然面临挑战：

1. 数据表示：为不同的模态（文本、图像和音频）创建统一的嵌入很复杂，但对于有效检索至关重要。

2. 计算成本：处理大规模多模式数据需要大量的存储和处理资源。

3. 道德问题：处理敏感的多模式数据（例如医疗记录）时，确保隐私至关重要。

小结

多模态RAG代表着AI在理解不同类型数据并生成有意义响应的能力方面取得了重大飞跃。它超越了文本的局限，将图像、音频和视频融入到检索和生成过程中，从而实现了更丰富、更准确、更人性化的交互。

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