多模态 RAG（检索增强生成）通过将文本、图像、表格和图表等多种数据类型集成到单一框架中，增强了文档理解系统。传统的 RAG 系统侧重于基于文本的检索和生成，而多模态 RAG 则扩展了这一能力，以处理和交叉引用多样化的数据格式。例如，在分析包含文本和图表的技术报告时，系统会从书面内容和视觉元素中检索相关信息。这种方法使得模型能够生成结合不同模态见解的答案，从而提高准确性和语境感知能力。开发者通过使用编码器将文本、图像及其他数据转换为共享的嵌入空间来实现这一点，从而使系统能够在合成响应之前跨格式搜索和检索信息。
一个实际应用场景是处理扫描发票或表格。这些文档通常混合了结构化数据（表格）、非结构化文本（描述）和视觉线索（徽标、签名）。多模态 RAG 系统可以从文本中提取发票号码等关键细节，从表格中识别付款条款，并通过检查嵌入图像来验证真实性。另一个例子是学术研究：系统可以分析论文的文本、方程式和图表，回答有关方法论的问题，检索相关公式并解释它们与结果的联系。这需要训练或微调模型以对齐跨模态的嵌入，例如，使用 CLIP 等视觉-语言模型来关联图像和文本，或者使用布局感知型 Transformer 来解释文档结构。
从实现的视角来看，开发者通常通过结合每种数据类型的独立编码器（例如，用于文本的 BERT，用于图像的 ResNet）和融合机制来构建多模态 RAG 系统，以合并它们的输出。FAISS 等向量数据库存储嵌入，以实现高效检索，而生成器模型（例如，GPT）则生成最终答案。挑战包括确保模态之间的一致性（例如，对齐图表的标签与其文本描述）以及处理大型文档时的计算成本管理。Hugging Face Transformers 和 PyTorch 等工具提供了构建模块，但通常需要自定义管道来处理特定领域的布局或不常见的数据类型。通过解决这些问题，多模态 RAG 使系统能够比纯文本方法更全面地处理真实世界的文档。