多模态 RAG（检索增强生成）通过结合文本、图像、音频和其他数据类型来增强客户支持，从而更有效地解决查询。 传统的 RAG 系统侧重于基于文本的检索和生成，但多模态 RAG 通过集成多样化的输入来扩展这一点，使支持系统能够理解并响应复杂的现实场景。 例如，客户可能会发送错误消息的屏幕截图以及文本描述。 多模态 RAG 系统可以分析图像和文本，以检索相关的文档或过去的解决方案，然后生成量身定制的响应。 这种方法减少了歧义并提高了准确性，尤其是在用户难以用文字描述技术问题时。
一个关键应用是解决硬件或软件问题。 客户通常会共享屏幕截图、错误日志或视频来说明问题。 多模态 RAG 系统可以处理这些输入以识别模式——例如识别图像中的特定错误代码，或将设备故障的音频描述与已知问题相匹配。 例如，如果用户上传了路由器闪烁的 LED 指示灯的照片，系统可以将此视觉数据与技术手册交叉引用，以诊断连接问题。 同样，设备异常噪音（例如，笔记本电脑风扇）的录音可以与支持票证一起分析，以建议冷却系统维修。 通过组合多种数据类型，系统减少了对模糊文本描述的依赖，从而加快了问题解决速度。
另一个用例是为需要视觉或情境理解的产品提供个性化支持。 想象一下，客户正在使用说明书组装家具。 如果他们发送一张未对齐部件的照片，系统可以将图像与产品图进行比较，识别错误，并生成分步指导。 多模态 RAG 还有助于辅助功能——例如，将视力障碍用户的语音查询转换为文本，检索答案，然后提供音频回复。 此外，它可以通过分析图像或视频以及翻译后的文本来处理多语言支持，确保说明在不同语言中保持准确。 这些功能使支持交互更加直观，减少了挫败感和重复的来回。 对于开发人员来说，实现此类系统涉及将视觉模型（如 CLIP）与基于文本的检索器和生成器集成，确保组件之间无缝的数据流。