今天的核心議題

將 RAG 系統從單純的文字處理，擴展到能夠理解和檢索圖像、音頻、影片等多種模態的資訊。我們將探索如何實作一個能夠處理跨模態數據的多模態 RAG 系統，從而突破傳統 RAG 的應用邊界。

為什麼多模態是 RAG 應用的下一個前沿？

在企業知識庫中，文字只是資訊的一部分。許多關鍵資訊以其他形式存在：

• 圖像與圖表：產品設計圖、工程藍圖、財務報表圖、醫療影像。
• 音頻與影片：會議錄音、客服通話記錄、產品演示影片。

單一的文字 RAG 無法理解這些模態的內容。如果有人問：「找出這張圖表中 Q2 營收最高的產品」，或「總結這段會議錄音中關於專案進度的討論」，傳統的 RAG 會束手無策。

多模態 RAG 的價值

多模態 RAG 能夠將不同模態的資訊統一處理，從而：

1. 擴展 RAG 知識邊界：讓 AI 助理能回答基於圖像、音頻的複雜問題。
2. 提升回答準確性：透過視覺資訊補充文字，減少 LLM 的「幻覺」。
3. 提供更豐富的用戶體驗：不僅能提供文字答案，還能返回圖片、影片等視覺參考。

如何實作多模態 RAG？

核心思想是將不同模態的數據，轉換為一個統一的向量空間，讓文字查詢能夠檢索到所有模態的相關內容。

1. 跨模態嵌入：建立統一的向量空間

這是多模態 RAG 的基石。我們需要一個能夠理解不同模態的統一編碼器。

嵌入策略

單向嵌入：

• 使用不同的模型為每種模態生成向量
• 例如：使用 CLIP 為圖像生成向量，使用 BERT 為文字生成向量

聯合嵌入：

• 使用像 OpenAI CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 這樣的模型
• 能在訓練中學習文字與圖像的關聯
• 使得文字向量與其描述的圖像向量在向量空間中距離很近
• 這類模型是實現「用文字檢索圖片」的關鍵

音頻與影片嵌入：

• 使用類似 Wav2Vec 的模型將音頻轉為文字或音頻向量
• 然後與圖像/文字向量對齊
• 影片則可拆分為圖像幀和音頻軌道，分開處理

2. 多模態索引

一旦所有數據都轉換成了向量，就可以將它們統一儲存在一個多模態向量資料庫中。

索引架構

單一索引：

• 將所有模態的向量（文字、圖像、音頻）都儲存在同一個索引中
• 查詢時，用文字查詢的向量去檢索所有模態的數據

優點：

• 架構簡單，能實現跨模態檢索（例如，用文字查詢圖片）

缺點：

• 向量資料庫需要支援大數據量和高效的相似度搜索

3. 多模態檢索與生成

多模態 RAG 的工作流程與傳統 RAG 類似，但多了幾個關鍵步驟：

完整工作流程

1. 用戶輸入：用戶輸入一個多模態查詢，例如：「請找出產品演示影片中關於 X 功能的畫面，並解釋其工作原理。」

2. 查詢分解：智能代理（Agent）將查詢拆解為：

   • 子問題 1：檢索關於「X 功能」的影片片段。
   • 子問題 2：從產品說明書中檢索「X 功能」的工作原理。

3. 多模態檢索：

   • 子問題 1 被路由到影片索引，檢索相關的影片幀（圖像）或音頻段落。
   • 子問題 2 被路由到文字索引，檢索相關的文字說明。

4. 結果聚合與 LLM 處理：將檢索到的圖像、音頻轉文字、以及文字說明，作為一個完整的上下文，傳遞給一個多模態 LLM（如 GPT-4o, Gemini）。

5. 生成回答：LLM 根據所有模態的資訊生成最終答案，並提供來自文字與圖像的引用。

四、實務挑戰與解決方案

主要挑戰與優化策略

詳細優化方案

1. 模型選擇與效能優化

• 分層模型：將簡單的文字查詢路由到低成本的文字 LLM，只有當檢索結果包含圖像或音頻時，才使用多模態 LLM 進行生成。

2. 數據處理優化

• 非同步處理：當文件上傳時，異步地進行多模態嵌入，而非阻塞用戶請求。
• 批量處理：將多個媒體文件批量處理，提升處理效率。

3. 查詢理解增強

• 查詢擴展：在檢索前，使用預處理模型將「那張圖中紅色的東西」轉化為更具體的描述。
• 多步驟檢索：先進行粗略檢索，再進行精細化檢索。

五、技術架構與實施建議

系統架構組件

用戶查詢 → 查詢分析器 → 多模態檢索器 → 結果聚合器 → 多模態LLM → 最終回答
    ↓             ↓              ↓            ↓           ↓
查詢理解      路由決策        跨模態搜索     上下文整合    答案生成

實施階段建議

今天的決策清單

• [ ] 企業知識庫中是否存在大量非文字數據？
• [ ] 業務需求是否需要跨模態的檢索能力？
• [ ] 團隊是否具備處理圖像、音頻等大數據的技術能力？
• [ ] 是否能接受多模態模型帶來的額外成本與延遲？
• [ ] 是否有足夠的計算資源進行多模態數據的預處理？

想想看

1. 在實作多模態 RAG 時，你會如何平衡多模態檢索帶來的額外延遲與回答品質？

2. 如何設計一個評估體系，來客觀地衡量多模態 RAG 系統的效能？傳統的文字評估指標足夠嗎？

3. 如果用戶提供一張圖作為查詢輸入，你會如何設計 RAG 流程，以最優化地回答這個問題？

4. 在多模態 RAG 中，如何處理不同模態信息之間的衝突或不一致？例如，圖片顯示的信息與文字描述不符時，系統應該如何處理？