多模态RAG在传统RAG基础上增加了对图像、视频等多模态数据的处理能力其实现流程包括文档解析提取不同模态数据并保留结构关联、入库与检索内容提取或多模态嵌入模型以及生成构建多模态上下文。实操远比理论复杂需解决文档解析、多模态融合嵌入和上下文构建等核心问题以适应复杂业务场景需求。“多模态RAG是一项非常复杂的系统需要分布解决文档解析嵌入多模态融合上下文构建等。”RAG技术虽然还存在很多问题但基本上已经可以应用于真实的业务场景并且用来解决部分实际问题但随着业务场景越来越复杂多模态RAG也被提上了日程因为有些场景下单纯的文本解决不了问题。如各种领域内的设计图产品图架构图单纯靠文字描述很难解决问题所以才有了多模态RAG当然多模态RAG并不是一个新概念而且已经被提出了一段时间如果单纯从理论上来讲多模态RAG很简单只是在之前的RAG上加上了多模态数据但在真实的工程开发中多模态却面临着各种各样的问题。所以今天我们就来简单记录一下多模态系统是怎么实现的然后存在哪些问题。多模态RAG实现流程多模态RAG既然是在基础RAG之上增加了多模态数据那么它依然遵循RAG的完整流程文档解析–入库–检索召回–生成。而由于多模态数据的特殊性它和传统的纯文本处理还存在很大的差别首先在第一步文档解析需要把文档中不同模态的数据提取出来如文本图片等然后分别存储并构建关联关系。{ file_id: 文件id, page_no: 页码, text: 文本描述, img: [图片地址, 图片地址] }关于文档解析可以使用多种技术如使用一些文档处理库自己手动解析文档中的文本图片页码等信息其次也可以使用VLM模型进行解析或者使用OCR技术(解析文本表格类文档)亦或者是第三方文档解析服务。总之文档解析的第一步就是提取文档中不同模态的数据并保留结构和元数据信息。入库与检索多模态文档入库的目的和传统RAG一样都是为了进行向量相似度计算但多模态文档入库有两种方式内容提取转换为文本说明然后通过文本语义相似度进行检索多模态嵌入模型使用模态融合的方式直接把不同模态的数据转换成同一向量空间进行检索包括文字图片视频音频等模态数据经典模型如CLIP。当然在以后可能还会存在其它方法解决多模态检索的问题如不同模态的数据分块进行检索即文本数据用来检索文本内容图片数据用来检索图片内容最后把不同模态数据的检索结果进行合并或者其它新的算法出现。总之你用什么样的方法存就要用对应的方法取多模态数据涉及到多种算法包括但不仅限于跨模态对齐多模态表示多模态融合等最终目的只有一个那就是怎么更好的处理不同模态的数据。生成在RAG中检索的目的是为了增强生成因此生成才是最后一步也是最重要的一步否则前面检索做的再好也没有任何意义。而在生成过程中最重要的就是构建上下文合理的上下文有利于模型理解和生成。在文本RAG中上下文构建只需要按照提示词模板把用户问题历史记录参考文档等拼接到一块即可但在多模态中因为涉及到多种模态的数据因此其上下文构建要复杂得多因为目前多模态模型的接口都是把文本和图片分开处理的所以这个对应关系怎么搞。而且在多模态RAG中前面的检索和上下文构建好之后还需要模型的理解和生成能力这个就需要靠模型自己了比如说互联网的产品设计图和房地产的产品设计图以及铁路交通等设计图结构侧重点都不一样针对这些特定的行业可能需要对模型进行适当的训练和优化否则很难达到想要的效果。总结多模态RAG实操要远比理论复杂的多我们没有办法一次性解决所有问题只能按照RAG的整体框架一步一步的解决问题和优化问题而在多模态RAG中作者认为最核心的三个步骤就是文档解析嵌入和生成对应的就是智能文档处理多模态融合嵌入上下文构建。其中对模型来说它需要的是一个结构化的文本图片视频音频等内容组成的一个多模态上下文而嵌入是解决怎么存储和检索多模态数据包括内容总结多模态融合等技术解决的构建上下文的数据从哪来怎么来的问题而文档解析的目的是对文档进行拆分然后方便存储和检索。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2026最新大模型全套学习资源》包括2026最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题、AI产品经理入门到精通等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】