实现一个多模态 RAG（检索增强生成）系统需要将文本、图像或其他数据类型组合到一个统一的框架中，以进行检索和生成。核心步骤包括处理多模态数据、构建一个处理多种模态的检索系统，以及集成一个可以使用多种输入合成响应的生成器。让我们将其分解为三个部分：数据准备、检索设置和生成集成。
数据处理和嵌入 首先预处理和嵌入多模态数据。对于文本，使用 BERT 或 Sentence Transformers 等编码器创建向量表示。对于图像，使用预训练的视觉模型（例如，ResNet、CLIP）提取嵌入。音频可以使用 Wav2Vec 等模型处理。关键是将这些嵌入对齐到一个共享空间中，以便可以比较不同的模态。例如，CLIP 在文本-图像对上联合训练，允许文本查询和图像之间的直接相似性比较。将这些嵌入存储在向量数据库（例如，FAISS、Pinecone）中，并使用元数据将嵌入链接到原始内容。如果处理包含文本和图像的文档，请将它们分成块并分别嵌入每种模态，然后通过唯一的标识符将它们链接起来，以便在检索期间进行交叉引用。
多模态检索机制 当用户提交查询（例如，带有文本问题的图像）时，使用预处理步骤中的相同模型对每种模态进行编码。对于跨模态检索（例如，使用文本搜索图像），使用像 CLIP 这样的模型来计算查询和存储的嵌入之间的相似度得分。对于混合查询（文本+图像），组合来自两种模态的分数。例如，如果用户上传了一张植物照片并询问“这是什么物种？”，请使用 CLIP 的视觉编码器对图像进行编码，并使用其文本编码器对文本进行编码，然后从数据库中检索最匹配的结果。为了确定结果的优先级，应用加权平均或学习融合模型来混合分数。像 FAISS 这样的工具允许跨大数据集进行近似最近邻搜索，即使有数百万个多模态条目，也能确保高效检索。
生成器集成和输出 生成器（例如，GPT-4、Flan-T5）必须处理检索到的多模态数据。将检索到的内容（文本片段、图像标题或图像指针）作为上下文与原始查询一起传递。如果图像是上下文的一部分，请使用像 LLaVA 或 GPT-4V 这样的视觉语言模型来解释它们。例如，如果检索到的数据包括汽车发动机的图表和维修手册摘录，则生成器可能会将两者结合起来解释维修步骤。在需要引用多种模态的任务上微调生成器，使用像 WebQA（文本+图像）或 AudioMNIST（音频+标签）这样的数据集。确保系统可以处理模态冲突的情况（例如，标题与图像不匹配），方法是在检索期间添加置信度分数或交叉检查模态。最后，设计一个 API 层来接受多模态输入、管理检索，并为最终用户格式化生成器的输出（文本、图像或结构化数据）。
这种方法平衡了模块化和集成，允许开发人员根据需要交换编码器、检索器或生成器，同时保持一个有凝聚力的系统。从最小的原型（例如，使用 CLIP 和 GPT-4 的文本+图像）开始，并逐步扩展到其他模态。