大模型RAG技術：從入門到實踐
大模型的發展始于其對多種任務的處理能力。通過微調模型，AI可以吸收外部指令，實現強大的泛化能力。計算機視覺領域也開始探索多模態模型的潛力。
多模態模型通過視覺到語言的適配器，將視覺特征融合進語言模型（LLM），顯著提升了視覺任務的性能。在復雜視覺描述任務中，表現尤為出色。
盡管多模態模型功能強大，但在面對特定用戶需求和組合推理時仍有局限性。為此，引入了新的基準測試來評估模型處理外部數據的能力，而Wiki-LLaVA正是這一挑戰的解決方案。
Wiki-LLaVA的架構包括視覺編碼器、知識庫和分層檢索模塊。視覺編碼器提取輸入圖像的特征，知識庫則提供豐富的信息支持。
視覺編碼器在Wiki-LLaVA中扮演著關鍵角色。它通過CLIP技術提取圖像特征，為檢索模塊提供了精確的查詢基礎。
分層檢索模塊通過分層方式檢索知識庫中的相關信息，幫助模型在回答問題時注入外部知識，提升回答準確性。
Wiki-LLaVA在Encyclopedic-VQA和InfoSeek數據集上進行了測試。這些數據集為評估模型在復雜視覺問答任務中的表現提供了基礎。
實驗結果顯示，Wiki-LLaVA在提供準確答案方面具有顯著優勢。與LLaVA-1.5模型相比，Wiki-LLaVA在多個基準測試中的表現更為優越。
雖然Wiki-LLaVA表現出色，但仍存在一些失敗案例。這些案例為進一步優化多模態大模型提供了研究方向。
標準RAG通過檢索相關信息并將其注入到Prompt中，提升了LLM的回答能力。多模態RAG則通過引入多種數據類型，進一步增強了模型的性能。
多模態指的是多種數據類型的結合，如文本、圖像、音頻等。多模態模型利用聯合Embedding策略，實現了對不同數據類型的統一理解。
多模態RAG允許系統通過對多種模態信息的檢索，提升模型的回答能力，從而實現對復雜問題的更準確回答。
通過多模態LLM對文本和圖像進行embedding，實現相似檢索，進而提升模型的回答精確度。
利用多模態LLM生成文本摘要，再通過embedding進行檢索，增強模型的回答能力。
結合文本摘要與原始圖片，利用多模態LLM獲取更為準確的回答，是多模態RAG的另一種實現策略。
kotaemon提供了一種支持多模態的高性能Demo，支持圖片、URL、PDF等多種文件格式的處理，適用于廣泛的應用場景。
該系統基于CLIP/BLIP模型，提供文本和圖像嵌入生成與相似度計算，為多模態信息檢索提供了基礎。
這些開源Demo在實際應用中展示了多模態RAG的強大潛力，為開發者提供了豐富的工具選擇。
