处理用于多模态 RAG（检索增强生成）的文档预处理涉及准备各种数据类型（如文本、图像、音频和结构化数据），以便进行高效的检索和生成。目标是将原始文档转换为一种格式，使模型能够理解和交叉引用跨模态的信息。这通常包括提取、标准化、分割和索引。例如，包含文本和图表的 PDF 需要提取文本（通过 OCR 或解析器）和图像（通过二进制提取），然后将两者标准化为一致的格式（例如，文本标记和图像嵌入）。每个模态都单独处理，但通过元数据链接以保持上下文，例如将图表的标题与其相应的图像嵌入相关联。
具体的预处理步骤因数据类型而异。对于文本，这可能涉及分词、删除格式化伪影以及使用句子边界或固定标记窗口等规则将文档拆分为块。图像需要调整大小、标准化（例如，像素缩放）和使用视觉模型（如 CLIP 或 ResNet）进行特征提取以生成嵌入。音频或视频文件可以转录为文本（使用 Whisper 等 ASR 工具）并分割成带有时间戳的片段。结构化数据（如表格）需要解析为机器可读的格式（例如，JSON）并与文本描述对齐。例如，在医疗报告中，实验室结果表可以解析为键值对并链接到周围的分析文本。元数据（例如，文档 ID、章节标题）对于保留块及其原始上下文之间的关系至关重要。
预处理后，数据被索引以进行检索。多模态 RAG 系统通常使用向量数据库来存储来自不同模态的嵌入，从而实现跨模态相似性搜索。例如，用户关于“显示销售增长的图表”的查询可能会检索到相关的文本片段和图像嵌入。为了确保一致性，诸如联合嵌入（例如，训练一个模型以将文本和图像映射到共享空间）或交叉编码器重新排序之类的对齐技术可以提高检索准确性。挑战包括处理大文件（例如，将视频分割成可管理的片段）和保持低延迟。诸如用于文本提取的 Apache Tika、用于视觉模型的 PyTorch 和用于向量索引的 FAISS 等工具通常使用。关键是在粒度（足够小的块以提高精度）与上下文保留（足够大以保留含义）之间取得平衡，同时确保有效的跨模态链接。