深入理解多模态RAG：超越文本的知识增强
传统的检索增强生成（RAG）系统主要处理文本数据，其能力受限于文本形式的知识。然而，现实世界中的信息以多种模态存在，例如图像、音频、视频、结构化数据等。为了让大语言模型（LLMs）能够利用这些丰富的非文本知识，并处理涉及多种数据类型的复杂问题，多模态RAG应运而生。本文将围绕一系列核心问题，详细阐述多模态RAG的构建、工作原理和应用场景，避免宽泛的理论探讨，聚焦于具体的实现细节。
多模态RAG 是什么？
多模态RAG是一种将检索增强技术扩展到处理和整合来自不同数据模态（不仅仅是文本）的信息的系统架构。它的核心思想是允许LLM不仅能够检索和利用文本知识，还能在生成响应时参考图像、音频、视频片段、图表甚至结构化数据库中的信息。
它处理哪些数据模态？
一个多模态RAG系统理论上可以处理任何可以被编码或表示的数据类型，常见的包括：
- 文本 (Text): 文档、报告、网页、聊天记录等。
- 图像 (Images): 照片、图表、扫描文档、医学影像等。
- 音频 (Audio): 语音记录、音乐、环境声音等。
- 视频 (Video): 电影片段、监控录像、教学视频等（通常分解为图像帧和音频轨）。
- 结构化数据 (Structured Data): 数据库记录、CSV文件、JSON数据等。
- 其他模态: 3D点云、时间序列数据等。
与传统文本RAG有何不同？
最根本的不同在于：
- 知识库内容： 传统RAG知识库只包含文本块及其向量表示；多模态RAG知识库包含多种类型的数据对象（或其表示）及其关联关系。
- 编码器： 传统RAG使用文本编码器；多模态RAG需要使用适合不同模态的编码器（如图像编码器、音频编码器）或统一的多模态编码器。
- 索引方式： 需要构建能够存储和检索多模态表示的索引，可能涉及更复杂的结构或多个索引。
- 检索过程： 需要处理跨模态的查询（如用图像查询文本）和检索结果的融合。
- 增强上下文： 检索到的信息需要被转换或序列化成LLM能够理解的格式，这对于非文本数据是一个挑战。
- LLM能力： 虽然最终响应生成可能由LLM完成，但用于多模态RAG的LLM最好具备一定的多模态理解能力，或者能有效地处理序列化的多模态输入。
为什么需要多模态RAG？
构建多模态RAG的原因主要在于弥补仅依赖文本RAG或仅依赖基础LLM的不足：
- 知识的丰富性与完整性： 很多知识本质上是多模态的。例如，理解一份医疗报告可能需要同时查看文字描述和相关的医学影像；理解一份产品文档可能需要看文字说明和产品图片。仅有文本或图像都无法提供完整的语境。
- 处理多模态查询： 用户的问题可能包含图像（“这张图里是什么？”）、音频（“这段录音在说什么？”）或组合形式（“这张图和这份文件有什么关联？”）。传统RAG无法直接处理非文本输入。
- 减少幻觉并提高准确性： LLMs有时会“编造”事实（幻觉）。当用户查询涉及非文本信息时，通过从可靠的多模态知识源检索真实、具体的证据（如图像、图表），可以显著减少幻觉，使生成的回答更准确、更可信。
- 利用特定领域知识： 很多专业领域的知识库包含大量非文本数据（如科学实验数据、历史地图、艺术品图像）。多模态RAG提供了一种将这些特定、实时的多模态知识注入LLM推理过程的有效方式，而无需对大型基础模型进行昂贵的从头训练或微调。
- 时效性与可更新性： 像文本RAG一样，多模态RAG允许独立于LLM更新知识库。当新的图像、视频或数据出现时，只需更新知识库和索引，无需重新训练或微调庞大的模型。
多模态RAG 在哪里应用？
多模态RAG的应用场景广泛，任何需要理解和利用多种数据类型的领域都可以受益，具体示例如下：
- 电商平台： 用户可以通过上传产品图片来提问（“这个商品有其他颜色吗？”），系统检索相关产品信息、用户评价（文本）和不同颜色的产品图片。
- 医疗健康： 医生或研究人员可以上传医学影像（X光片、CT扫描）并结合文字描述进行查询，系统检索相似病例的影像、诊断报告、相关医学文献和治疗方案。
- 教育与培训： 提供基于图表、视频和文本教材的问答。例如，学生提问关于物理实验的问题，系统可以检索实验视频片段、图解和课本相关章节来增强回答。
- 制造业与工程： 故障排除时，工程师上传设备照片或视频，结合错误代码和描述，系统检索设备手册、维修指南、历史维修记录和爆炸图。
- 法律与合规： 审查案件文档时，可能需要关联文本记录、监控录像片段、照片证据和相关法律条文。
- 内容创作与管理： 帮助创作者查找与特定主题相关的图像、视频、音频和文本素材。
- 数据库问答： 将自然语言查询（可能包含对图表的引用）转化为对结构化数据库、图像库等多种数据源的查询，并整合结果。
多模态RAG 构建需要多少资源？
多模态RAG的资源消耗通常高于纯文本RAG，主要体现在：
- 数据处理与清洗： 处理图像、视频、音频等需要额外的工具和算力，如OCR、ASR、视频帧提取等。数据量大时，这部分开销显著。
- 编码器计算： 多模态编码器（如大型视觉模型、多模态联合编码器）通常比文本编码器更复杂，计算量更大，需要更强的GPU资源进行推理。为整个知识库生成多模态嵌入是一个计算密集型任务。
- 知识库存储： 存储原始的多模态数据（图像文件、视频文件等）以及其对应的向量嵌入和元数据需要大量的存储空间，尤其对于高分辨率图像和长视频。
- 索引构建与维护： 构建和维护能够高效检索多模态向量的索引（如在矢量数据库中）需要计算资源和专业知识。
- 检索与融合计算： 在查询时进行多模态编码、在索引中检索以及融合来自不同模态的检索结果都需要计算资源。
- LLM能力： 如果使用支持多模态输入的LLM，其推理成本通常高于仅支持文本的LLM。
总的来说，多模态RAG的构建和运行需要更多的计算资源（CPU、GPU）、存储空间和更复杂的工程实现，其成本随着处理的模态数量、数据规模和查询负载的增加而显著上升。
多模态RAG 如何工作？ (详细流程)
多模态RAG系统的核心流程可以分解为以下几个关键步骤：
1. 数据准备与摄取 (Data Preparation & Ingestion)
- 数据加载： 从不同的数据源（文件系统、数据库、API、网络）加载原始的多模态数据。
- 解析与预处理： 对每种模态的数据进行特定处理。
- 文本：分块（chunking），去除无关信息。
- 图像：可能需要调整大小、裁剪、进行OCR识别（提取图像中的文本）。
- 音频：可能需要进行ASR识别（生成文字转录）、降噪。
- 视频：分解为帧序列，可能提取关键帧，处理音频轨。
- 结构化数据：解析格式，提取关键字段。
- 元数据提取与关联： 提取每块数据的元数据（如时间戳、来源、文件名、与其它数据的关联信息）。这些元数据对于后续的检索和上下文构建至关重要。
- 创建数据块/单元： 将处理后的数据分割成适合索引和检索的单元。一个单元可以是一个文本块、一个图像、一个视频片段、一个音频片段，或者一个结构化数据记录。
2. 多模态嵌入生成 (Multimodal Embedding Generation)
- 使用合适的编码器将每个数据单元转换为高维向量（embedding）。
- 文本： 使用文本编码器（如BERT, Sentence-BERT的变体）。
- 图像： 使用图像编码器（如ResNet, ViT, CLIP的图像部分）。
- 音频： 使用音频编码器（如Wav2Vec 2.0, Whisper的音频部分）。
- 视频： 可能使用3D CNN，或编码关键帧/视频片段。
- 跨模态或联合编码器： 使用专门训练的模型，它们可以将不同模态的数据编码到同一个共享的向量空间中（如CLIP将图像和文本编码到同一空间），这对于实现跨模态检索至关重要。
- 每个数据单元都得到一个或多个向量表示。
3. 索引构建与知识库存储 (Indexing & Knowledge Base Construction)
- 将生成的多模态向量以及原始数据或其引用（文件路径、ID）存入知识库。
- 通常使用矢量数据库 (Vector Database) 来存储向量索引，以便进行高效的相似性检索。
- 原始数据或其引用（以及重要的元数据）可以存储在对象存储、传统数据库或文件系统中，并通过向量索引关联。
- 可能需要构建多个索引，例如一个用于文本嵌入，一个用于图像嵌入，或者一个用于联合多模态嵌入。
- 考虑使用图数据库 (Graph Database) 或其他结构化存储来表示数据单元之间的复杂关系（例如，图像来自哪个文档、视频的哪个片段与哪个文本段落相关），增强检索的准确性和关联性。
4. 查询处理 (Query Processing)
- 接收用户的查询，查询可以是文本、图像、音频或它们的组合。
- 对查询进行解析和预处理，识别查询中包含的模态。
- 使用与知识库构建时相同的编码器，将查询的各个模态部分编码成对应的向量表示。例如，文本查询用文本编码器，图像查询用图像编码器，或者使用联合编码器对多模态查询进行整体编码。
- 如果查询是跨模态的（如图像查询文本），确保查询编码后能与目标模态的向量空间兼容（这依赖于是否使用了联合编码器或进行了空间对齐）。
5. 多模态检索 (Multimodal Retrieval)
- 使用查询向量在知识库的索引中进行相似性搜索。
- 根据查询的模态和知识库的索引结构，检索过程可能涉及：
- 单模态检索： 文本查询检索文本，图像查询检索图像。
- 跨模态检索： 文本查询检索图像，或图像查询检索文本。
- 多向量检索： 如果一个数据单元有多个向量（如文本块和其包含的图像分别编码），检索可能同时考虑这些向量。
- 检索融合 (Retrieval Fusion)： 如果从多个索引或通过多种方式检索到结果，需要对这些结果进行融合。简单的方式是结合它们的相似性得分进行排序（如RRF – Reciprocal Rank Fusion），或者使用更复杂的模型来判断哪些检索到的多模态单元与查询最相关。
- 检索步骤返回与查询最相关的多模态数据单元的列表（通常是它们的引用和相关性得分）。
6. 增强与上下文构建 (Augmentation & Context Formatting)
- 根据检索到的数据单元引用，加载原始数据或其重要的表示。
- 将检索到的多模态信息组织成LLM能够处理的格式。这是多模态RAG中最具挑战性的部分之一。
- 文本： 直接将文本块加入提示词。
- 图像： 可以通过多种方式呈现给LLM，取决于LLM的能力：
- 提供图像的文件路径或URL，如果LLM支持直接输入图像。
- 对图像进行视觉描述（Captioning），将描述文本加入提示词。
- 提取图像中的关键信息（如表格数据、图表描述），将这些结构化/半结构化信息加入提示词。
- 将图像的视觉嵌入直接加入提示词（如果LLM架构支持）。
- 音频/视频： 提供转录文本、关键帧图像、事件摘要，或描述其关键内容。
- 结构化数据： 格式化为文本表格、JSON片段或自然语言描述。
- 构建最终的Prompt，包含用户查询和经过格式化处理的检索到的多模态上下文。确保Prompt的长度不超过LLM的上下文窗口限制。
7. 响应生成 (Response Generation)
- 将构建好的包含多模态增强上下文的Prompt输入到LLM。
- LLM根据查询和提供的多模态信息生成响应。
- 如果LLM支持多模态输出，生成的响应本身也可以包含文本、图像等。然而，目前大多数LLM的输出仍主要是文本。在这种情况下，LLM需要能够根据提供的图像、图表等信息，用文本准确地描述、解释或回答相关问题。
多模态RAG 如何应对挑战？
多模态RAG面临诸多挑战，应对策略包括：
- 模态对齐 (Modality Alignment): 使用联合训练的多模态编码器（如CLIP, ALIGN, CoCa）或在训练过程中强制不同模态的嵌入对齐，使它们在同一向量空间中具有可比性。
- 跨模态检索 (Cross-Modal Retrieval): 设计有效的跨模态编码和索引策略，例如双塔模型用于将查询模态和知识模态编码到同一空间进行检索，或者使用交叉注意力模型进行更精细的匹配。
- 检索融合策略 (Retrieval Fusion): 探索更先进的融合方法，如基于学习的排序（Learning-to-Rank）模型，根据查询和检索到的多模态单元的特征来优化最终的检索结果列表。
- 上下文序列化 (Context Serialization): 开发更智能、更灵活的方式将非文本信息转换为LLM易于处理的文本或其他格式。这可能涉及更强的图像描述模型、更高效的结构化数据到文本的转换技术，或者利用新兴的、原生支持多模态输入的LLM。
- 数据块粒度与关联 (Chunking Granularity & Association): 确定适合不同模态的最佳数据块大小和表示方式，并建立它们之间的明确关联，例如文本块与其中包含的图像、视频片段与对应的文字转录等。
- 评估 (Evaluation): 建立多模态RAG系统的评估指标比文本RAG更复杂，需要同时考虑检索结果的多模态相关性、生成回答的准确性（是否正确利用了多模态证据）以及回答与多模态知识的一致性。
关于“多少”的其他思考：
多少模态可以处理？ 理论上没有上限，但实际能力取决于所使用的编码器、索引结构和LLM。增加模态会急剧增加系统的复杂性、数据量和计算需求。通常从2-3种主要模态（如文本+图像）开始构建。
多少数据？ 数据量越大，知识库越丰富，潜在的回答质量越高。但海量多模态数据（尤其是视频、高分辨率图像）对存储和计算资源是巨大挑战。需要权衡数据规模与可承受的成本和性能。
多少计算复杂度？ 多模态编码、索引和检索都比单一文本模态更复杂。例如，视频编码需要处理时间序列信息，跨模态检索需要处理模态间的异构性。这直接导致需要更多的计算资源和更长的处理时间。
总结
多模态RAG代表了RAG技术向更广阔信息世界的演进，它使LLM能够超越文本的限制，利用图像、音频、视频等多种形式的知识来理解复杂查询并生成更准确、更丰富的响应。构建一个高效的多模态RAG系统需要精心设计数据处理流程、选择或训练合适的多模态编码器、构建能够处理多模态表示的索引，并解决如何有效地将检索到的多模态信息融入LLM上下文的关键挑战。尽管技术复杂度和资源需求显著增加，但多模态RAG在解锁LLM在众多实际应用中的潜能方面，展现出了巨大的价值。
