简介：本文深入探讨了RAG技术的原理及实现，并展望了多模态RAG技术的发展前景。通过对比传统RAG与多模态RAG的区别，揭示了多模态RAG在处理速度和检索精度上的显著提升，同时探讨了其在实际应用中的价值。
如果说2023年见证了大语言模型的“寒武纪大爆发”，那么2024年则是多模态大模型“元年”。GPT-4等模型的出现让大家见识到多模态能力引入给下游应用生态带来的巨大改变。随之而来的，RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术也将逐渐从单语言模态的RAG进化到多模态RAG。本文将带大家速览多模态RAG技术的原理及实现，并展望其应用前景。
RAG是一种结合了信息检索技术和大型语言模型提示功能的框架。它通过从数据源检索信息来辅助LLM（大型语言模型）生成答案，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度。
大型语言模型通常基于固定的历史数据集进行训练，这意味着它们的知识是过时的，无法涵盖最新的信息或特定领域的专业知识。RAG的目的是通过引入额外知识库，检索其中的相关信息，并根据检索结果给予用户回答。这也可以显著减少大模型因为并不具备相关知识而出现的“幻觉”现象。
实现RAG的过程包括数据准备、检索、增强和生成四个阶段。在实际应用时，我们常需要给定一系列文档，并使用RAG方法让LLM针对这些文档进行检索与交互。数据准备阶段包括数据提取、分块、向量化、数据入库等环节。检索阶段系统根据输入查询检索相关文档或信息。增强阶段将用户查询和检索到的额外上下文放入一个提示模板中，以增强提示。生成阶段则使用大型语言模型来针对检索结果生成对用户的回复。
随着多模态大语言模型能力的增强，以它为基础的多模态RAG也早已突破了传统的图像检索的应用方式，而是真正具备大规模非结构化多模态数据深度理解的能力，将会有更多toB的商业应用价值。
传统RAG在处理图文交错的文档时，通常只保留文本信息，对PDF文档进行OCR文字识别。但这样会导致大量图片中至关重要的信息被丢失，以及很多结构化内容的错乱。而多模态RAG则可以直接使用图像提取embedding去做RAG，省去了广义OCR的解析过程，使得处理速度有了质的提升。
文档检索：多模态RAG可以应用于文档检索系统，通过视觉语言模型从文档页面的图像中产生高质量的上下文化嵌入，提高检索效率和精度。
问答系统：在问答系统中，多模态RAG可以检索与问题相关的文档或图像，并将其作为上下文传递给大型语言模型生成回答，提高回答的准确性和可信度。
智能客服：在智能客服领域，多模态RAG可以应用于处理用户的问题和反馈，通过检索相关知识库和图像信息生成准确的回答和解决方案。
尽管多模态RAG在处理速度和检索精度上有了显著提升，但仍面临一些技术挑战。例如，如何更好地融合不同模态的信息、如何提高模型的泛化能力等。
未来，随着技术的不断发展，多模态RAG有望在更多领域得到应用。例如，在医疗领域可以应用于病历分析和诊断辅助；在金融领域可以应用于风险评估和投资建议等。
同时，我们也可以借助一些先进的产品来更好地实现多模态RAG的应用。例如，千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的模型库和工具链，可以帮助开发者快速构建和部署多模态RAG应用。该平台支持多种模态数据的输入和处理，并提供了强大的模型训练和推理能力，可以大大降低开发者的门槛和成本。
多模态RAG技术的发展为人工智能领域带来了新的机遇和挑战。通过深入研究和应用多模态RAG技术，我们可以更好地解决实际应用中的问题，推动人工智能技术的不断发展和进步。希望本文能为大家提供一些有用的信息和启示，助力大家在多模态RAG技术的研究和应用中取得更好的成果。