多模态检索增强生成 (RAG) 通过结合图像分析和外部知识检索来增强视觉问答 (VQA)，以生成准确、上下文感知的答案。在传统的 VQA 系统中，模型仅依赖于输入的图像和问题来生成响应，这限制了它们处理需要背景知识的复杂查询的能力。多模态 RAG 通过首先利用视觉和文本线索从知识库中检索相关文本或数据，然后将这些信息与原始输入相结合来生成最终答案，从而解决了这个问题。这种方法弥合了视觉理解与特定领域或事实知识之间的差距，对于需要超越图像直接可见内容的推理的问题特别有用。
一个实际的例子是使用 CLIP 等模型将图像和文本编码到共享的嵌入空间中。假设用户上传了一张埃菲尔铁塔的图片，并提问“这座纪念碑与哪个历史事件相关？”系统将图像和问题编码为嵌入向量，然后检索关于该纪念碑历史的相关维基百科段落。另一个例子是医学 VQA：一张胸部 X 光片配上问题“这是肺炎吗？”，可能会触发检索描述类似病例的放射科报告或研究文章。检索到的数据可能包括症状、治疗方案或诊断标准的文本描述，生成器将这些信息与视觉特征（例如，肺部混浊）结合起来生成详细的答案。FAISS 等工具常用于高效搜索大型知识库，确保在毫秒级完成检索。
实现多模态 RAG 需要仔细设计。首先，图像和问题由单独的编码器（例如，图像使用视觉 transformer，文本使用 BERT）处理以创建对齐的嵌入向量。这些嵌入向量被连接或融合以查询向量数据库。然后将检索到的最相关的文档与原始图像和问题嵌入向量一起输入到生成器（如 GPT-3）中。一个关键挑战是确保检索器和生成器协同工作——例如，微调两个组件以优先考虑相关上下文。开发人员还必须处理视觉数据和文本数据之间的不匹配问题；如果检索器未经过足够示例的训练，一张稀有鸟类的照片可能会检索到错误的物种数据。生成器中的交叉注意力层等技术有助于权衡检索到的文本与图像区域（例如，当问题是关于物种时，重点关注翅膀图案）。尽管计算密集，但这种方法允许系统利用最新知识而无需重新训练整个模型，使其适用于教育或医疗保健等现实世界应用。