Multimodal RAG：多模态检索增强生成
Multi-modal RAG（多模态RAG）是传统RAG的升级版，能检索并生成包含文本、图像、表格等多模态信息的答案，让AI输出更丰富、准确。
一句话解释
Multimodal RAG（多模态检索增强生成）是一种让大模型在回答问题时，不仅从文本知识库中检索，还能从图片、图表、音频、视频等多媒体内容中查找相关信息，并综合生成包含多种格式输出的技术架构。它把传统RAG的文本检索扩展到了“多模态”领域。
为什么会被关注
现实场景中大量信息以图片、表格、PDF扫描件等形式存在，传统纯文本RAG无法利用这些数据。多模态RAG能够直接检索并引用原图、表格或图表，极大提升答案的丰富性和可信度。企业知识库、医学影像分析、工业质检等场景迫切需要这种能力。
核心逻辑
多模态RAG的核心流程包括：首先将文档中的文本、图片、表格等分别用对应的编码器（OCR、视觉模型、语音模型）转换成向量，统一存入多模态向量数据库；然后用户提问时，系统将问题嵌入为向量，同时检索最相关的文本片段、图片或音频；最后将检索到的多模态内容拼入提示词，交给多模态大模型（如GPT-4V、Gemini等）生成答案。
常见场景
企业智能客服：用户提供产品图或手册截图，系统检索对应规格说明并生成图文结合的回答。在线教育：学生上传手写题目照片，模型检索知识点并给出步骤解答。医疗影像：医生上传X光片，系统检索相似病例报告和对应影像，辅助诊断。内容创作：根据用户文字描述，检索相关图片和视频素材，生成多媒体内容。
容易混淆的点
多模态RAG不等于多模态大模型本身，它是基于大模型的外部知识增强方案，依赖已有的多模态模型进行推理。另外，它也不是简单的“图片+文字”拼接，而是需要精确对齐不同模态的语义空间，确保检索到的图片与问题相关。与普通RAG的区别在于：输入和输出都可能包含非文本内容，且检索对象不仅限于文本。
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相关热词RAG（检索增强生成）是一种将信息检索与大语言模型生成能力相结合的技术范式。它让模型在回答前，先从外部知识库中查找相关文档，然后基于这些检索到的准确信息进行生成，从而显著提升回答的准确性、时效性和可追溯性。
向量数据库是一种专门为存储和检索高维向量数据而设计的数据库。它通过将文本、图像、音视频等非结构化数据转化为数学向量（即一组数字），并计算向量间的“距离”来衡量相似性，从而实现高效的相似性搜索。它是构建AI应用，如智能问答、推荐系统和内容检索的核心基础设施。