从多样化的信息源（包括文本和图像）中检索相关信息,可以显著增强用户体验,并提供更全面的主题理解。传统的检索增强生成(RAG)系统主要关注文本信息,但引入多模态数据可以开启新的可能性。

通过结合文本和视觉信息,多模态RAG系统可以带来以下几个关键优势:

1. 改善上下文理解: 文本和图像的结合可以提供更丰富的上下文,使系统能够更好地理解数据中的细微差异和关系。

2. 增强信息检索: 多模态检索可以找到文本搜索无法轻易获取的相关信息,如视觉线索、图表或数据可视化。

3. 提高参与度和理解: 文本和图像的结合可以使信息更具吸引力,并更易于理解,特别是对于复杂或技术性的主题。

4. 更广泛的适用性: 多模态RAG系统可应用于更广泛的领域,从科学研究到产品文档,视觉信息在传达信息方面起着关键作用。

5. 适应用户偏好: 通过满足不同的学习方式和偏好,多模态RAG系统可提供更个性化和有效的信息检索体验。

要实现以效益为导向的多模态RAG系统,关键步骤包括:

1. 提取和嵌入多模态数据: 从源文档中分离文本和图像,并使用合适的模型(如CLIP用于文本-图像嵌入)创建嵌入。

2. 构建多模态向量存储: 将文本和图像嵌入合并为统一的向量存储,实现跨模态的高效检索。

3. 实现多模态检索和排序: 开发检索机制,可查询多模态向量存储,并根据用户查询对最相关的文本和图像块进行排序。

4. 集成多模态生成: 利用多模态语言模型生成响应,seamlessly融合文本和视觉信息,提供全面而引人入胜的输出。

通过采用这种方法,您可以创建一个多模态RAG系统,提供增强的信息检索功能,最终改善用户体验,开启知识发现和传播的新可能性。

我们探索的第一种方法是将所有不同的模态(如文本和图像)嵌入到单一的向量空间中。这允许我们利用统一的嵌入模型(如CLIP)来创建可跨文本和视觉数据使用的嵌入。

这种方法的关键步骤如下:

1. 提取文本和图像: 我们首先从输入数据(如维基百科文章)中提取文本和图像。
2. 创建统一嵌入: 我们使用CLIP等模型创建可同时表示文本和图像的嵌入。
3. 将嵌入存储在向量存储中: 我们将这些统一的嵌入存储在一个多模态向量存储(如Quadrant)中,它可以处理文本和图像数据。
4. 检索相关块: 当用户查询到来时,我们为查询创建嵌入,并在统一的向量存储中执行检索,以获取最相关的文本块和图像。
5. 传递给多模态LLM: 如果检索的上下文包含图像,我们可以将文本块和图像传递给多模态语言模型,以生成最终响应。

这种方法相对简单,但需要强大的多模态嵌入模型(如CLIP)来创建统一的向量空间。优点是它允许无缝检索和集成文本和视觉信息,以支持用户查询。

在提供的代码示例中,我们演示了如何使用Llama Index库和Quadrant向量存储来实现这种方法。我们从维基百科文章中提取文本和图像,为图像创建CLIP嵌入,为文本创建GPT嵌入,然后将它们存储在多模态向量存储中。我们还展示了如何在此向量存储上执行检索,并显示相关的文本块和图像。

虽然这是一个良好的起点,但在后续视频中,我们将探讨更高级的方法,如将所有模态归一到主要模态(文本),以及使用单独的向量存储和多模态重排序器。敬请期待这些令人兴奋的发展!

构建多模态RAC系统的第二种方法是将所有不同的模态都归一到主要模态,在本例中是文本。这种方法旨在将各种数据源(包括文本和图像)统一到单一的基于文本的向量空间中进行检索。

该过程如下:

1. 提取文本和图像: 处理输入数据(如维基百科文章)以提取文本和图像。

2. 创建文本嵌入: 对于文本数据,创建标准的文本嵌入,如使用OpenAI的文本嵌入。

3. 为图像生成文本描述: 将图像传递给多模态模型(如GPT-4或Gemini Pro)以生成图像的文本描述。然后使用这些文本描述创建文本嵌入。

4. 统一到文本向量存储: 将来自原始文本或图像描述的文本嵌入合并到统一的基于文本的向量存储中。

当用户查询到来时,检索过程在这个统一的文本向量空间中进行。检索到的上下文可能包含文本和基于图像的描述。如果检索到的内容是纯文本,可以直接传递给语言模型生成响应。但是,如果检索到的内容包括基于图像的描述,则需要通过多模态模型生成最终响应。

这种方法的优点是简单,因为它将所有内容统一为单一模态。但是,它可能会丢失一些原始图像的细微差异,因为重点主要在于基于文本的表示。

在接下来的视频中,我们将探讨更高级的解决方案,包括使用不同模态的单独向量存储,以及实现多模态重排序器来有效地结合文本和图像检索结果。

构建多模态RAC系统的第三种方法是使用不同模态的单独向量存储。这种方法允许对每个模态的检索过程进行更细粒度的控制和优化。

它的工作原理如下:

1. 文本向量存储: 对于文本数据,我们创建文本嵌入并将其存储在专用的文本向量存储中。

2. 图像向量存储: 对于图像,我们使用专门的模型(如CLIP)创建嵌入,并将其存储在单独的图像向量存储中。

3. 双重检索: 当用户查询到来时,我们分别在文本向量存储和图像向量存储上执行检索。这为我们提供了来自文本的相关块以及相关图像。

4. 多模态重排序: 由于我们已经从文本和图像中检索到相关块,我们需要使用多模态重排序模型来确定给定查询的最相关组合。这个重排序模型应该能够理解两种模态的重要性和相关性。

5. 最终响应: 在重排序检索到的块之后,我们可以将最相关的文本和图像块传递给多模态语言模型,以生成最终响应。

这种方法提供了以下几个优点:

1. 模态特定优化: 通过维护文本和图像的单独向量存储,我们可以独立优化每个模态的嵌入和检索过程,从而实现更好的性能。

2. 灵活的检索: 双重检索过程使我们能够根据特定查询和需求调整检索的文本和图像块的数量。

3. 多模态理解: 多模态重排序步骤确保最终响应考虑了文本和图像信息的相关性和重要性。

然而,这种方法也需要更复杂的系统设计,以及开发强大的多模态重排序模型,这可能会增加整个系统的复杂性和计算成本。

在下一个视频中,我们将深入探讨这种先进的多模态检索方法及其重排序的实现细节。

在这个视频中,我们探讨了三种不同的方法来构建多模态检索增强生成(RAG)系统。我们重点关注了第一种方法,即将所有不同的模态(文本和图像)嵌入到单一的向量空间中,使用CLIP模型。

我们走through了代码实现,其中包括:

1. 从维基百科文章中提取文本和图像。
2. 使用GPT嵌入创建文本嵌入,使用CLIP模型创建图像嵌入。
3. 使用Quadrant库将嵌入存储在多模态向量存储中。
4. 在多模态向量存储上执行检索,以获取给定查询的最相关文本块和图像。

虽然这种方法相对简单,但需要像CLIP这样强大的多模态嵌入模型,才能有效地捕捉文本和图像之间的关系。

在未来的视频中,我们将探讨其他两种方法,即将所有模态归一到主要模态(文本),或使用不同模态的单独向量存储。这些方法在性能、细微差异保留和复杂性方面提供了不同的权衡。

此外,我们将深入研究多模态RAG系统的生成部分,在那里我们将使用检索到的文本和图像块,通过多模态语言模型生成最终响应。

敬请期待未来视频中更高级的多模态RAG系统实现。别忘了订阅频道,以便随时了解最新动态。