多模态 RAG 通过将多种类型的数据（如图像、音频和视频）集成到检索和生成过程中，扩展了传统的基于文本的 RAG 系统。 传统的 RAG（检索增强生成）仅依赖文本从知识库中获取相关信息并生成响应，而多模态 RAG 则添加了处理和组合各种数据格式的层。 这使得系统能够回答需要理解文本之外的问题，例如分析图表、描述视频场景或解释口头和书面信息的混合。 通过统一跨模态的检索和生成，这些系统可以处理更丰富、更真实世界的查询，其中上下文不仅仅依赖于文字。
关键的技术差异在于数据的索引和检索方式。 传统的 RAG 使用文本嵌入（文本的向量表示）来搜索数据库以查找相关文档。 然而，多模态 RAG 采用经过训练可以处理多种数据类型的编码器。 例如，图像编码器可以将照片转换为向量，而文本编码器处理相关的标题。 这些向量存储在统一的索引中，从而实现跨模态检索。 如果用户提问“这是什么植物？” 并附带一张图片，系统会从数据库中检索文本文章和相似的图像。 然后，生成器综合这些信息，可能生成带有支持图像的文本答案。 诸如 CLIP（连接文本和图像的模型）或多模态向量数据库（例如，FAISS 扩展）之类的工具通常在此处使用，要求开发人员设计在各种模态之间对齐嵌入的管道。
实际应用突出了其优势。 在医疗保健领域，多模态 RAG 系统可以将 X 射线（图像）和患者病史（文本）结合起来以提出诊断建议。 在电子商务中，带有照片的“为我找到类似这样的鞋子”之类的查询将检索产品图像和描述。 开发人员需要解决诸如扩展大型媒体文件的存储、确保跨模式的低延迟检索以及管理跨模式数据的不一致质量等挑战。 例如，将嘈杂的音频转录本与视频帧对齐需要强大的预处理。 虽然构建此类系统比仅文本 RAG 更复杂，但 OpenAI 的 CLIP 或开源库（例如，PyTorch MultiModal）之类的框架简化了编码器的集成和联合训练。 最终的结果是一个可以模仿人类使用多种感官来回答问题的系统 - 使其更灵活且具有上下文感知能力。