将图像集成到检索增强生成 (RAG) 系统中需要仔细处理多模态数据，以确保有效的检索和生成。该过程包括将图像转换为有意义的表示形式，将它们与文本数据对齐，以及设计利用这两种模态的检索和生成工作流程。 以下是开发人员的关键最佳实践。
1. 图像处理和嵌入 首先使用经过训练的模型将图像转换为向量嵌入，以进行跨模态理解。 像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型是理想的，因为它们将图像和文本映射到共享的嵌入空间中，从而实现直接比较。 例如，医疗 RAG 系统可以使用 CLIP 对 X 射线图像进行编码，并将其与诸如“骨折”或“正常”之类的术语相关联。 调整图像大小、规范化像素值和提取元数据（例如，EXIF 数据）等预处理步骤可确保一致性。 如果图像包含文本（例如，扫描的文档），则将光学字符识别 (OCR) 与嵌入模型结合使用以捕获视觉和文本信息。 将嵌入存储在向量数据库中，与文本嵌入一起存储，确保它们与相关的元数据链接以获取上下文。
2. 多模态检索设计 设计检索管道以处理文本和图像查询。 例如，如果用户搜索“红色汽车的照片”，则系统应检索与查询的文本嵌入相似的图像向量。 使用像 FAISS 或 Milvus 这样的支持跨模态混合搜索的数据库。 将图像链接到它们的文本描述（例如，标题或 OCR 输出）以提高检索准确性。 例如，电子商务 RAG 系统可以使用诸如“红色皮革沙发”之类的标题对产品图像进行索引，以使视觉和文本数据对齐。 当用户查询“深红色舒适的沙发”时，系统会检索相关的文本描述和图像。 对于复杂的查询（例如，“显示 Q3 销售增长的图表”），检索图像及其相关的报告，然后使用组合相似度得分对结果进行排名。
3. 上下文感知生成 检索后，将文本和图像数据都传递给生成器。 如果生成器不是多模态的（例如，GPT-4），则使用诸如 BLIP 或 GPT-4V 这样的标题模型将图像转换为文本描述，然后将这些标题包含在提示中。 例如，检索到的有关气候变化的信息图可以概括为“显示自 2000 年以来二氧化碳含量上升的条形图”并输入到生成器中。 如果生成器支持图像（例如，LLaVA），则直接传递原始图像像素或嵌入。 确保生成器的上下文窗口包含相关的文本和图像派生的信息。 测试极端情况，例如图像和文本之间的数据冲突，并实施回退策略（例如，如果对图像分析的置信度较低，则优先处理文本）。
通过专注于强大的嵌入、多模态检索和上下文感知生成，开发人员可以构建 RAG 系统，该系统可以有效地利用图像，同时保持可伸缩性和准确性。