如何构建 多模态搜索+RAG系统？

如何构建 多模态搜索+RAG系统？

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_59163425/article/details/141001913

随着人工智能技术的快速发展，多模态搜索与RAG（检索增强生成）系统正成为提升信息检索和内容生成能力的关键技术。本文将深入探讨多模态RAG系统的构建方法，从基本概念到实际应用，帮助读者全面了解这一前沿技术。

一、前言

当前，在人工智能领域，RAG（检索增强生成）系统正作为一项关键技术，显著提升着文本生成的丰富度和信息检索的效能。原先，RAG系统的核心运作机制聚焦于文本数据，借助广泛的文档和文本资料库，它能有效增强大型语言模型（LLM）在处理上下文信息时的表现力。但随着多媒体数据——如图像、音频及视频——在互联网上的爆炸式增长，探索如何将这些多模态数据融入RAG系统，以进一步挖掘其潜力，已成为学术界和产业界共同关注的焦点议题。

具体而言，这一趋势要求RAG系统不仅要精于处理传统的文本信息，还需具备跨模态理解与融合的能力，以充分利用多媒体数据的独特价值，实现更加全面和生动的信息检索与生成。这不仅能够丰富模型的输出，还能促进人机交互的自然度与效率，为用户提供更为个性化和沉浸式的体验。

二、RAG系统与多模态RAG的区别

• 传统RAG系统：主要通过检索文本数据来增强生成任务的上下文。其流程通常包括以下步骤：

  1. 文档检索：针对用户的查询请求，在庞大的文本资料库中筛选出高度相关的文档资源。
  2. 上下文整合：将上述获取的文本信息巧妙嵌入至大型语言模型（LLM）的任务处理流程，以增强其对背景信息的理解和运用。
  3. 答案生成：在此基础上，LLM依据整合后的文本环境，创造性地生成回应内容，确保输出信息的准确性和连贯性。

• 多模态RAG系统：在此基础上，扩展到对多种模态数据的处理：

  1. 多模态知识检索：相比于传统RAG，多模态RAG 不仅需要检索文本，还需要对其他模态数据（eg：图像、音频、视频等）进行检索。
  2. 上下文融合：对不同模态的上下文进行整合，以提供更全面的上下文支持。
  3. 答案生成：LLM 根据 多模态上下文信息，生成更丰富、准确的内容。

多模态RAG系统能够处理更加复杂的查询需求，例如根据文本和图像共同推断，或者结合音频和视频生成多模态的回答。

三、多模态模型训练

3.1 如何训练 传统RAG系统？

在传统的可检索增强生成（RAG, Retrieve-Augmented Generation）系统中，大型语言模型（LLM）的应用核心在于提升文本的语境丰富度。这一过程往往依托于预训练与微调的双阶段策略。

1. 首先，模型会在海量的文本资料上进行预训练，以此构建起对语言结构及语义的深度理解；
2. 随后，针对具体应用场景，模型会进一步通过微调来优化其性能，确保在特定任务上的文本生成与解析能力达到卓越水平。

这种模式不仅强化了模型对于上下文的理解和应用能力，同时也让模型能够更加精准地适应多样化的任务需求，如问答、翻译、摘要生成等，从而展现出更为智能和灵活的语言处理特性。通过上述方法，传统RAG系统得以有效整合外部知识与内部学习机制，实现高质量的文本生成与理解效果。

3.2 如何训练 多模态模型？

多模态模型的训练过程更为复杂，缘于其旨在融合并解析来自多种数据模态。在此过程中，一个关键的训练策略为对比学习——这是一种着力于挖掘和学习跨模态数据间内在联系的方法，借此增强模型的综合理解和创造能力。

通过对比学习，模型能够捕捉到图像、文本、音频等多种模态数据间的微妙对应关系，进而促进其在处理复杂场景时的表征学习，使得模型在面对多模态信息融合的任务时，如图像描述生成、视频内容分析等，能展现出更深层次的理解力和更精准的生成表现。这种方法不仅提升了模型的多领域适应性，还为其赋予了更为全面和立体的认知视角。

具体过程包括：

1. 多模态数据对齐：将不同模态的数据（如文本与图像）配对，以便模型学习它们之间的关联。
2. 编码器训练：训练编码器将不同模态的数据映射到共同的特征空间，便于相似性计算。
3. 对比学习：通过对比损失函数，优化模型在不同模态之间的相似性学习。

四、多模态搜索系统传统RAG系统

4.1 传统RAG系统构建思路

传统RAG系统：主要依赖于文本检索技术，如BM25、SBERT、对比学习或语义向量检索等，来在文本库中找到最相关的文档。

4.2 多模态搜索系统构建思路

多模态搜索系统则需要处理不同模态的数据，流程如下：

1. 多模态索引构建：为文本、图像、音频等数据创建索引。文本可以使用词向量，图像可以使用卷积神经网络提取特征，音频可以用声学模型编码。
2. 检索策略：设计适合多模态数据的检索策略。例如，在图像检索中使用视觉特征比对，在文本检索中使用语义匹配。
3. 结果融合：将多模态检索结果进行融合，形成一个综合的查询结果。

五、训练数据区别

5.1 传统RAG系统训练数据

传统RAG系统的LLM通常只处理文本输入，通过自然语言处理技术来理解和生成文本。

5.2 多模态RAG系统训练数据

多模态RAG系统中的LLM则需要处理和理解多种模态数据。为此，可以通过视觉指令调优（Visual Instruction Tuning）等方法增强LLM对多模态数据的理解。例如：

1. 图像描述生成：LLM解析图像内容生成文本描述。
2. 多模态问答：LLM根据输入的文本和图像或音频，回答相关问题。

五、实时端到端多模态RAG系统构建思路对比

5.1 传统RAG系统

传统RAG系统的实施流程通常为：检索相关文本上下文→结合LLM生成答案。

5.2 多模态RAG系统

多模态RAG系统需要整合多模态数据，流程如下：

1. 多模态数据检索：根据查询从不同模态数据源中检索相关信息。
2. 多模态上下文融合：将检索到的多模态数据整合为统一的上下文。
3. 答案生成：LLM基于整合后的多模态上下文生成答案。

例如，用户可以查询某产品的文本描述和图片，系统会检索相关的文本信息及图像数据，并将其融合到LLM生成的回答中。

六、行业应用与前景对比

6.1 传统RAG系统

传统RAG系统主要应用于文本数据丰富的场景，如文档管理、知识问答等。

6.2 多模态RAG系统

多模态RAG系统则在以下场景中展现出优势：

1. 流程图分析编写代码：结合文本和图表，生成代码。
   
2. 流媒体内容管理：在音视频流媒体中，结合字幕文本和视频内容生成推荐或分析。

七、创建多向量推荐系统

7.1 传统推荐系统

传统推荐系统由于是对文本知识库进行检索，所以其主要计算文本内容的相似度。

7.2 多向量推荐系统

多向量推荐系统利用多模态数据提升推荐的准确性和多样化：

1. 模态特征向量化：为每种模态数据生成特征向量。
2. 相似性计算：在多个模态之间计算相似性。
3. 推荐生成：根据多模态相似性生成推荐列表。

例如，在一个电商平台上，系统可以根据用户浏览过的产品图片和产品描述，同时推荐相关的产品。

总结

鉴于多模态数据正迅速渗透并丰富着各行各业的应用场景，对于AI从业者而言，熟练掌握构建多模态RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的能力已成为一项不可或缺的专业素养。这涉及到运用核心技能，如数据嵌入、跨模态检索以及生成算法，有效地整合与处理图像、文本、音频等多样化的信息载体，从而在多模态AI范畴内设计出更为智慧且高效的搜索、RAG及推荐机制。

凭借对这些前沿技术的深刻理解与灵活应用，开发者不仅能够构建起具备深度语义理解与泛化能力的系统，还能针对用户需求提供更加个性化、精准的服务体验。这一能力不仅强化了AI系统的实用性与创新性，更为未来智能信息处理技术的发展开辟了广阔前景。