在检索增强生成 (RAG) 系统中处理多图像需要能够有效处理、索引和结合文本来语境化视觉数据的技术。核心挑战是将图像集成到主要为文本检索和生成设计的框架中。以下是解决此问题的三个关键策略
1. 图像嵌入和索引 首先使用 CLIP、ResNet 或 ViT 等视觉模型将图像转换为数值表示（嵌入）。这些模型将视觉特征编码成捕获语义意义的向量，从而实现相似性比较。例如，CLIP 嵌入将图像和文本对齐到共享空间中，允许您根据文本查询检索图像。将这些嵌入与文本嵌入一起存储在向量数据库（例如 FAISS、Milvus）中，以便进行统一检索。为了处理多图像，可以使用元数据或聚类将相关图像（例如，不同角度的产品照片）分组。例如，一个电商 RAG 系统可以按类别、颜色或风格索引产品图像，确保检索器同时获取相关的视觉和文本数据。
2. 语境关联和多模态注意力 处理涉及多图像的查询时，使用跨模态注意力机制在图像和文本之间建立关系。例如，在一个分析 X 光片和化验报告的医学 RAG 系统中，模型必须将特定图像与相应的患者记录相关联。使用 Flamingo 或 BLIP-2 等架构，这些架构结合了视觉和语言 Transformer，以融合图像和文本特征。在检索过程中，优先处理与文本共享语境线索的图像（例如，时间戳、标题）。如果用户问“比较一月和四月的 MRI 扫描”，系统应检索两张图像及其相关的诊断文本，然后在生成阶段使用注意力层突出显示差异。
3. 分层处理和缓存 对于具有大型图像数据集的系统，将工作流程分解为多个阶段。首先使用轻量级过滤器（例如元数据标签）检索广泛的候选图像集，然后使用详细嵌入来优化结果。例如，一个卫星图像 RAG 工具可以在应用 CLIP 识别“森林火灾”等特定特征之前按位置和日期过滤图像。缓存频繁访问的图像或预计算嵌入以减少延迟。此外，使用混合检索——结合基于文本的 Elasticsearch 查询和向量搜索——来平衡精确率和召回率。在新闻摘要系统中，这种方法可以使用关键词（“2023 年巴黎罢工”）获取抗议活动的图像，然后使用视觉相似性优化结果以排除不相关的照片。
通过结合这些技术，开发者可以构建能够高效处理多图像并保持视觉和文本数据之间连贯性的 RAG 系统。实际实现通常涉及权衡——例如平衡嵌入质量与计算成本——但模块化设计允许迭代改进。