当前位置：首页 > news >正文

多模态RAG与LlamaIndex——1.deepresearch调研

news 来源：原创 2025/7/12 20:10:24

摘要

关键点：

多模态RAG技术通过结合文本、图像、表格和视频等多种数据类型，扩展了传统RAG（检索增强生成）的功能。
LlamaIndex是一个开源框架，支持多模态RAG，提供处理文本和图像的模型、嵌入和索引功能。
研究表明，LlamaIndex通过CLIP嵌入和GPT-4V等模型，能够有效构建多模态知识助手。

什么是多模态RAG？

**多模态RAG（Retrieval-Augmented Generation）**是一种人工智能技术，允许系统从多种数据类型（如文本、图像、表格和视频）中检索信息，并生成更准确、上下文相关的回答。相比传统的仅基于文本的RAG，多模态RAG能够处理更复杂的企业数据，例如包含图表的PDF文档或视频内容。

多模态检索增强生成（RAG）技术在传统文本RAG基础上扩展了图像（以及其他模态）处理能力。NVIDIA 等报告指出，如果 RAG 应用能同时处理图表、图像等多种数据形式，其应用效用会呈指数增长。

在多模态 RAG 中，常见的设计思路包括：将文本和图像嵌入到同一向量空间（例如使用 CLIP 模型），或将一种模态转换为主要模态（如对图像生成文本描述后索引）、或为不同模态分别建库并再排序。

总的流程一般为：数据处理→检索→生成。

首先对文本和图像数据进行分段与嵌入（text embedding、image embedding）；然后根据用户查询（可为文本或图像）在向量检索库中并行检索相关文本片段和图像；最后将检索出的信息（包括图像及其描述）输入生成模型。生成阶段可使用纯文本大模型（LLM），或使用多模态大模型（MLLM，例如GPT-4V）直接处理图文信息。

LlamaIndex官方文档指出：在多模态RAG中，输入可以是文本或图像，知识库可包含文本或图像，生成模型的输入和输出也可是文本或图像等形式。
例如可用 CLIP将查询图像和文档图像编码到同一空间，并用多模态LLM（如GPT-4V）生成回答，也可以对图像先做文本描述再统一检索文本内容。

索引阶段：对文本文档用文本嵌入模型（如BGE）编码，对图像用视觉模型（如CLIP、LLaVA等）编码，分别存入向量数据库；也可将图像转为文本描述后归入文本库。
检索阶段：对用户文本查询可同时检索文本和图像向量（如CLIP检索）；对图像查询则检索图像相似向量并可同时触发相关文本查询。可以采用多库检索+融合策略（分别返回前N条，再交由重排序器整合），或嵌入单一空间一次性检索。
生成阶段：将检索出的文本和（图像或图像说明）拼接后作为上下文输入大模型。可以用传统LLM生成文本答案，或使用支持视觉输入的多模态LLM（MLLM）直接生成回答或多模态响应。

总之，多模态RAG结合了检索器和生成器，对每个模态均可扩展标准RAG流程。

LlamaIndex如何支持多模态RAG？

LlamaIndex（原GPT-Index）是一个 Python 开源框架，支持搭建基于LLM的知识问答系统，也内置了多模态支持。

LlamaIndex 提供了丰富的示例和工具，包括使用 CLIP 进行图像-文本联合检索、使用GPT-4V进行多模态问答、结构化图像检索等指南。

在技术实现上，LlamaIndex允许将图像数据封装为节点（Node），并支持使用CLIP等视觉编码器生成图像向量，与文本节点一起建立统一索引。检索时可以同时使用图像检索器（Image Retriever）和文本检索器，得到两个模态的结果，然后将它们合并供生成模型使用。生成时，开发者可选择调用普通的文本LLM（并将图像描述作为文本上下文）或直接调用支持视觉输入的模型（如GPT-4V、多模态LLava等）来回答问题。此外，LlamaIndex 的评估模块 (evaluation 模块) 也支持多模态，提供了MultiModalRetrieverEvaluator、CorrectnessEvaluator、MultiModalFaithfulnessEvaluator等类，用于分别评估图文检索和回答的正确性、忠实度和相关度。

它通过以下方式支持多模态RAG：

多模态模型：支持如GPT-4V的模型，可以同时处理文本和图像输入。
嵌入和索引：使用CLIP等模型生成文本和图像的统一嵌入，并通过多模态向量索引存储。
实用工具：提供评估和构建多模态RAG系统的指南，例如处理视频或生成结构化输出。

资源与实现
LlamaIndex的文档和博客提供了丰富的教程，例如多模态RAG博客，展示了如何索引和检索图像与文本。用户可以通过这些资源快速上手，构建适用于企业数据的多模态RAG系统。

多模态RAG技术与LlamaIndex的结合

多模态RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是人工智能领域的一项重要进展，它通过结合多种数据模态（如文本、图像、表格和视频），显著增强了传统RAG系统的功能。传统RAG主要依赖文本数据，通过从知识库中检索相关信息来增强语言模型的生成能力。而多模态RAG则能够处理更复杂的数据类型，例如企业文档中的图表、视频内容或多媒体档案，从而为用户提供更全面和上下文相关的回答。本文将深入探讨多模态RAG技术的核心概念、实现方法，以及LlamaIndex框架在支持该技术方面的能力。

多模态RAG技术的核心概念

多模态RAG的核心在于其能够处理和检索多种数据类型。以下是其关键特点：

多模态数据处理：多模态RAG系统可以处理文本、图像、表格、图表甚至视频等多种数据形式。例如，一个包含文本和图表的PDF文档可以通过多模态RAG系统进行解析和检索。
统一向量空间：通过使用如CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）等模型，多模态RAG可以将不同模态的数据嵌入到同一向量空间中，从而实现跨模态的检索。
增强生成能力：多模态RAG不仅限于文本生成，还可以生成图像或结构化输出，例如基于检索数据的图表。

根据NVIDIA的技术博客多模态RAG简介，多模态RAG的实现通常涉及以下三种方法：

统一向量空间嵌入：将所有模态的数据嵌入到同一向量空间，例如使用CLIP模型同时嵌入文本和图像。
单一模态转换：将所有模态转换为单一模态（通常是文本），例如通过图像描述生成文本嵌入。
分离存储与重排序：为每种模态维护单独的向量存储，检索后使用多模态重排序器选择最相关信息。

这些方法各有优劣，具体选择取决于应用场景和数据复杂性。例如，统一向量空间方法适合需要跨模态检索的场景，而单一模态转换则更适合文本主导的查询。

多模态RAG的挑战

尽管多模态RAG具有强大的潜力，但其实现面临以下挑战：

数据复杂性：不同模态的数据具有独特的处理需求，例如图像需要视觉理解，表格需要结构化解析。
跨模态信息管理：如何有效整合和检索跨模态的信息是一个技术难点。例如，回答一个涉及图像和文本的查询需要协调两种模态的上下文。
计算资源：多模态模型（如GPT-4V）通常需要更高的计算资源，增加了部署成本。

LlamaIndex在多模态RAG中的应用

LlamaIndex 是一个开源的数据编排框架，专为构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序设计。它通过一系列工具和抽象支持多模态RAG的开发，使开发者能够轻松构建处理企业数据的知识助手。以下是LlamaIndex在多模态RAG方面的核心功能：

1. 多模态模型支持

LlamaIndex支持多模态大型语言模型（MLLM），如OpenAI的GPT-4V，这些模型能够同时处理文本和图像输入。例如，LlamaIndex的多模态应用文档展示了如何使用GPT-4V进行图像描述和视觉问答（VQA）。此外，LlamaIndex还支持托管在Replicate上的开源视觉模型，为用户提供更多选择。

2. 多模态嵌入与索引

LlamaIndex引入了MultiModalEmbedding基类，支持同时嵌入文本和图像。默认实现使用CLIP模型，能够生成文本和图像的统一嵌入。LlamaIndex还提供了MultiModalVectorIndex，允许将文本和图像索引到向量数据库和文档存储中。这种索引方式支持高效的跨模态检索，例如根据文本查询检索相关图像。

3. 检索增强图像描述

LlamaIndex支持检索增强图像描述的工作流程，即先使用多模态模型为图像生成初步描述，然后通过从文本语料库中检索相关信息来优化描述。这种方法特别适用于需要结合外部知识来理解图像的场景。

4. 评估工具

LlamaIndex提供了专门的评估工具，用于评估多模态RAG系统的性能。例如，多模态RAG评估文档展示了如何比较不同的图像嵌入模型（如CLIP与基于GPT-4V的文本描述嵌入）。这些工具帮助开发者优化检索和生成阶段的性能。

5. 视频处理支持

LlamaIndex不仅限于文本和图像，还支持视频等多模态数据的处理。例如，LlamaIndex与LanceDB的视频处理博客介绍了如何结合LlamaIndex和LanceDB处理视频内容，适用于媒体、教育和安全等领域的应用。

6. 最新功能：RAGs v5

LlamaIndex的RAGs v5版本引入了更强大的多模态功能，允许用户通过自然语言构建多模态RAG代理，并查看文本和图像来源。LinkedIn上的LlamaIndex RAGs v5公告提到，用户只需指定数据文件夹并启用多模态功能，即可生成能够检索和回答多模态查询的代理。

LlamaIndex多模态RAG的实现示例

为了帮助用户快速上手，LlamaIndex提供了多个教程和笔记本，展示了如何构建多模态RAG系统。以下是一个简化的实现示例，基于LlamaIndex的文档和博客：

from llama_index import MultiModalVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.embeddings import ClipEmbedding
from llama_index.llms import GPT4V# 初始化多模态嵌入模型
embed_model = ClipEmbedding()# 加载包含文本和图像的数据
documents = SimpleDirectoryReader("./data_folder").load_data()# 创建多模态向量索引
index = MultiModalVectorStoreIndex.from_documents(documents,embed_model=embed_model
)# 初始化多模态LLM
llm = GPT4V()# 创建查询引擎
query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)# 查询示例
response = query_engine.query("描述文件夹中的图像内容")
print(response)

此代码展示了如何使用LlamaIndex加载包含文本和图像的数据，创建多模态向量索引，并使用GPT-4V模型回答查询。用户可以根据需要调整数据路径和查询内容。

多模态RAG的未来发展

多模态RAG技术仍在快速发展，未来的研究方向包括：

更复杂的多模态查询：支持用户提交包含图像或视频的查询，例如上传图表并询问其数据来源。
多模态输出：生成不仅限于文本的回答，例如基于检索数据生成图表或图像。
多模态代理：开发能够处理复杂任务的代理，例如结合文本、图像和视频进行决策。

LlamaIndex也在不断更新其功能，例如通过LlamaCloud平台提供更易于生产化的多模态RAG解决方案，LlamaCloud多模态RAG博客提到，其优化了大规模数据索引和检索的复杂性。

多模态 RAG 开源项目推荐

以下列举了目前基于 LlamaIndex 或兼容框架开发的多个多模态 RAG 开源项目，适用于图文搜索问答任务。

1. Multimodal-RAG-with-Llama-3.2

简介：基于 Streamlit 构建的多模态问答系统，支持上传 PDF、PPT、图片等文档，并从中提取文本和图像内容进行索引与生成。
核心技术：
- 使用 LlamaIndex 构建文本与图像的索引
- 使用 Milvus 向量数据库
- 图像描述采用 Hugging Face 的 LLaVA，图表处理使用 NVIDIA NIM (DePlot)
- 文本生成模型：Meta Llama-3.2-3B；视觉语言模型：Llama-3.2-11B-Vision

部署方式：

git clone https://github.com/jayrodge/Multimodal-RAG-with-Llama-3.2
cd Multimodal-RAG-with-Llama-3.2
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

2. Local_MultiModal_RAG_with_LlamaIndex

简介：完全本地化部署的文档问答系统，支持图文混合检索与生成，不依赖 API。
核心技术：
- 文档解析：SciPDF（PDF+表格解析）
- 嵌入模型：BGE（文本），CLIP（图像）
- 检索引擎：Qdrant
- 本地推理：LLaVA (GGUF) + llama.cpp