眾所周知，檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)已在大語言模型（LLM）應(yīng)用中證明了其巨大價(jià)值，通過從外部知識(shí)庫檢索相關(guān)文本信息，顯著提升了模型回復(fù)的準(zhǔn)確性、時(shí)效性和可追溯性。然而，我們所感知和理解的世界并非只由文本構(gòu)成：大量的現(xiàn)實(shí)信息和復(fù)雜語境，深刻地蘊(yùn)含在圖像、圖表、視頻等視覺內(nèi)容之中。傳統(tǒng)的 RAG 模型難以直接“看”懂并利用這些豐富的視覺信息。

如何打破文本的局限，讓 RAG 系統(tǒng)也能像人類一樣，同時(shí)結(jié)合文字和圖像來理解世界、回答問題、生成內(nèi)容呢？視覺 RAG 模型 (Vision RAG Models) 正是在這一前沿探索中應(yīng)運(yùn)而生的關(guān)鍵技術(shù)，代表了 RAG 能力向多模態(tài)領(lǐng)域的自然擴(kuò)展，旨在構(gòu)建能夠無縫處理和推理圖文混合信息的智能化應(yīng)用。

這項(xiàng)技術(shù)涉及哪些核心原理？它與傳統(tǒng)的文本 RAG 有何本質(zhì)區(qū)別？能為我們開啟哪些新的應(yīng)用場(chǎng)景？面對(duì)這一正在快速發(fā)展并充滿潛力的領(lǐng)域，對(duì) Vision RAG 模型的認(rèn)知，又了解多少呢……

一、什么是 Vision RAG 模型 ？

2010 年代末，隨著深度學(xué)習(xí)和 Transformer 架構(gòu)的成熟，視覺語言模型（如 CLIP 和 LLaVA）開始嶄露頭角，能夠?qū)D像與文本進(jìn)行跨模態(tài)關(guān)聯(lián)。2020 年代初，多模態(tài) AI 的研究熱潮推動(dòng)了 RAG 技術(shù)的演進(jìn)，催生了 Vision RAG 的概念。

然而，尤其在 2023-2025 年間，隨著大模型（如 GPT-4V 和 Gemini）的視覺能力增強(qiáng)，以及企業(yè)對(duì)智能文檔處理的迫切需求，Vision RAG 迅速成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的熱點(diǎn)，旨在解決跨模態(tài)數(shù)據(jù)檢索與生成的核心挑戰(zhàn)，引領(lǐng) AI 向更智能、更具包容性的方向邁進(jìn)。

那么，什么是 Vision RAG ？

Vision RAG（視覺檢索增強(qiáng)生成）是一種高度先進(jìn)的 AI 流水線技術(shù)，突破性地?cái)U(kuò)展了傳統(tǒng)檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)的能力，不僅能夠高效處理文本數(shù)據(jù)，還能無縫解析文檔中的視覺內(nèi)容，如圖像、圖表、圖形等，尤其適用于 PDF 等復(fù)雜格式的文檔。

與傳統(tǒng) RAG 系統(tǒng)主要聚焦于文本檢索和生成不同，Vision RAG 巧妙整合了前沿的視覺語言模型（Vision-Language Models, VLMs），通過對(duì)視覺數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)索引、智能化檢索以及深度處理，為用戶帶來前所未有的多模態(tài)信息整合體驗(yàn)。無論是回答涉及圖像內(nèi)容的復(fù)雜問題，還是從圖表中提取關(guān)鍵見解，Vision RAG 都能提供更加全面、準(zhǔn)確且富有上下文的解決方案，堪稱多模態(tài)智能領(lǐng)域的巔峰之作。

作為一種革新性的 AI 技術(shù)，Vision RAG 憑借其卓越的功能，為多模態(tài)數(shù)據(jù)處理樹立了新的標(biāo)桿。以下是其令人矚目的核心特性，具體可參考：

1. 多模態(tài)檢索與生成，全面解鎖信息潛力：

Vision RAG 能夠無縫處理文檔中的文本和視覺內(nèi)容，包括圖像、表格、圖示等復(fù)雜元素。這不僅使其能夠回答傳統(tǒng)文本相關(guān)的問題，還能精準(zhǔn)解析視覺信息，并生成基于多源數(shù)據(jù)的綜合性回答。無論是從一張產(chǎn)品圖片中提取細(xì)節(jié)，還是從財(cái)務(wù)報(bào)表中解讀關(guān)鍵數(shù)據(jù)，Vision RAG 為用戶提供了超越單一文本處理的強(qiáng)大能力，真正實(shí)現(xiàn)了信息的全方位挖掘與利用。

2. 直接視覺嵌入，語義保真再升級(jí)：

相較于傳統(tǒng)的光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)或繁瑣的手動(dòng)解析方式，Vision RAG 采用先進(jìn)的視覺語言模型（Vision-Language Models, VLMs）直接進(jìn)行視覺嵌入。這種方法保留了圖像與文本之間的語義關(guān)聯(lián)和上下文信息，確保了檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性與理解的深度。無論是復(fù)雜場(chǎng)景的圖像分析，還是跨模態(tài)內(nèi)容的語義匹配，Vision RAG 都能以其卓越的嵌入技術(shù)，為用戶帶來前所未有的智能體驗(yàn)。

3. 跨模態(tài)統(tǒng)一搜索，打造無縫信息橋梁：

Vision RAG 獨(dú)創(chuàng)性地在單一向量空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)了跨文本和視覺模態(tài)的統(tǒng)一搜索與檢索。這種創(chuàng)新設(shè)計(jì)能夠捕捉混合模態(tài)內(nèi)容的語義聯(lián)系，從而支持更智能、更高效的查詢體驗(yàn)。無論是搜索包含圖表的技術(shù)文檔，還是查詢帶圖片的學(xué)術(shù)論文，Vision RAG 都能以流暢的語義銜接，提供一站式的檢索解決方案，極大提升了信息獲取的便捷性與精確性。

4. 自然交互支持，賦能人性化對(duì)話：

得益于上述特性，Vision RAG 使用戶能夠以自然語言提出問題，并從文本和視覺來源中無縫整合答案。這種多模態(tài)協(xié)同能力支持了更為直觀、靈活的交互方式。無論是普通用戶通過語音詢問圖片內(nèi)容，還是專業(yè)人員分析多模態(tài)報(bào)告，Vision RAG 都為用戶與 AI 系統(tǒng)之間的溝通架起了橋梁，開啟了更加人性化、智能化的應(yīng)用新篇章。

二、如何駕馭 Vision RAG 模型？localGPT-vision 功能解析

眾所周知，在現(xiàn)代智能化工作流程中，集成 Vision RAG 功能已成為提升效率與準(zhǔn)確性的關(guān)鍵一步。

為此，本文將為大家推薦 “l(fā)ocalGPT-vision”，這是一款專為多模態(tài)數(shù)據(jù)處理量身打造的先進(jìn) Vision RAG 模型，完美融合了視覺理解與檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，為用戶提供無與倫比的文檔處理體驗(yàn)。無論是處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)報(bào)告、掃描的 PDF 文件，還是豐富的圖像內(nèi)容，localGPT-vision 都能助力輕松實(shí)現(xiàn)智能化分析與生成。

那么，什么是 localGPT-Vision ？

通常而言，localGPT-Vision 是一款功能卓越的端到端視覺檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系統(tǒng)，重新定義了多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的邊界。

與傳統(tǒng) RAG 模型依賴光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)的局限性不同，localGPT-Vision 憑借其創(chuàng)新設(shè)計(jì)，直接處理視覺文檔數(shù)據(jù)，包括掃描的 PDF 文件、圖像、圖表等復(fù)雜內(nèi)容。這種直接的視覺處理能力不僅消除了 OCR 帶來的誤差，還通過保留原始數(shù)據(jù)的語義完整性，顯著提升了檢索和生成的精度與效率。無論是從圖像中提取關(guān)鍵信息，還是生成基于視覺內(nèi)容的自然語言回答，localGPT-Vision 都能為用戶帶來流暢、智能的交互體驗(yàn)。

目前，該系統(tǒng)支持以下領(lǐng)先的視覺語言模型（Vision-Language Models, VLMs），為多樣化應(yīng)用場(chǎng)景提供了強(qiáng)大支持：

• Qwen2-VL-7B-Instruct：一款高效的指令優(yōu)化視覺模型，適合實(shí)時(shí)交互任務(wù)。
• LLAMA-3.2-11B-Vision：強(qiáng)大的多模態(tài)語言模型，擅長(zhǎng)處理復(fù)雜視覺數(shù)據(jù)。
• Pixtral-12B-2409：高性能視覺模型，優(yōu)化了圖像解析能力。
• Molmo-8B-O-0924：輕量化設(shè)計(jì)，適合資源受限環(huán)境下的視覺任務(wù)。
• Google Gemini：谷歌開發(fā)的跨模態(tài)巨型模型，兼具速度與精度。
• OpenAI GPT-4o：OpenAI 的旗艦多模態(tài)模型，引領(lǐng)視覺生成潮流。
• LLAMA-32 with Ollama：結(jié)合本地部署的靈活性，增強(qiáng)視覺推理能力。

憑借這些頂級(jí)模型的加持，localGPT-Vision 不僅適用于學(xué)術(shù)研究和企業(yè)文檔管理，還能在智能客服、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域大展身手，為用戶開啟多模態(tài)智能應(yīng)用的新篇章。

三、localGPT-Vision 架構(gòu)實(shí)現(xiàn)深度解析

作為一種創(chuàng)新的 Vision RAG 實(shí)現(xiàn)范式，localGPT-Vision打破了傳統(tǒng) RAG 僅限于處理文本的局限，旨在賦予大型語言模型（LLMs）理解并利用圖像和文檔視覺信息的能力。其系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)精巧，通過將視覺理解能力無縫融入到信息檢索和答案生成流程中，提供了處理圖文混合信息的強(qiáng)大能力。

1. 視覺文檔檢索模塊 (Visual Document Retrieval)

此模塊作為 localGPT-Vision 能夠“看”懂文檔并基于此進(jìn)行檢索的基礎(chǔ)，通過先進(jìn)的視覺編碼技術(shù)（視覺編碼器 Colqwen 和 ColPali），將文檔的視覺信息轉(zhuǎn)化為可供檢索的數(shù)值表示。

這些編碼器的獨(dú)特之處在于，設(shè)計(jì)目標(biāo)是純粹通過處理文檔頁面的圖像表示來理解文檔的語義和內(nèi)容。這意味著編碼器分析的是頁面的像素信息，包括文字的形狀、大小、位置、布局，以及圖表、圖像等視覺元素，從中提取高級(jí)視覺特征，形成對(duì)整個(gè)頁面視覺語義的理解，而并非依賴于傳統(tǒng)的 OCR (光學(xué)字符識(shí)別) 來提取原始文本。 

2. 響應(yīng)生成模塊 (Response Generation)

此模塊是 Vision RAG 的最終階段，基于視覺語言模型 (Vision Language Models - VLM)負(fù)責(zé)將檢索到的視覺信息與用戶查詢結(jié)合起來，生成最終的可讀答案。與傳統(tǒng)的僅處理文本的 LLM 不同，VLM 是一種經(jīng)過訓(xùn)練，能夠同時(shí)接收和理解圖像和文本作為輸入的模型。

因此，從宏觀角度而言，整個(gè)流程的工作機(jī)制是先通過視覺文檔檢索模塊高效地找出與用戶查詢相關(guān)的文檔視覺信息，再由響應(yīng)生成模塊中的視覺語言模型根據(jù)這些視覺內(nèi)容（以及原始查詢）生成最終響應(yīng)。

四、Vision RAG 模型應(yīng)用場(chǎng)景解析

基于上述所述，Vision RAG 模型憑借其理解和整合圖文信息的能力，在多個(gè)行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力和價(jià)值，開啟了人工智能應(yīng)用的新邊界：

1. 醫(yī)療影像智能化分析 (Medical Imaging):

在此領(lǐng)域中，Vision RAG 能夠革命性地提升診斷與分析的精準(zhǔn)度，無縫整合并深度分析患者的醫(yī)學(xué)掃描影像（如 CT, MRI, X光片）和相關(guān)的文本病歷、檢查報(bào)告、基因數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)。通過同時(shí)理解視覺病灶和文本臨床信息，Vision RAG 可以為醫(yī)生提供更全面、更智能的輔助診斷信息、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和知識(shí)支持，有望實(shí)現(xiàn)更早期、更準(zhǔn)確、更個(gè)體化的診斷和治療方案制定。

2. 增強(qiáng)型文檔搜索與內(nèi)容總結(jié) (Document Search):

對(duì)于包含復(fù)雜圖表、流程圖、公式、代碼片段、圖片等視覺元素的專業(yè)文檔（如技術(shù)手冊(cè)、財(cái)報(bào)、研究論文、合同），傳統(tǒng)文本 RAG 能力有限。Vision RAG 能夠同時(shí)看懂”并理解這些視覺內(nèi)容及其伴隨的文本。它能基于用戶的自然語言查詢，智能地檢索圖文混合的關(guān)鍵信息，并生成更全面、更準(zhǔn)確、更忠實(shí)于原文原貌（包括視覺信息）的摘要、問答或報(bào)告，極大地提升了從復(fù)雜文檔中獲取知識(shí)和洞察的效率。

3. 智能化客戶支持與問題診斷 (Customer Support):

在客戶服務(wù)場(chǎng)景，用戶常常通過上傳產(chǎn)品照片、設(shè)備故障截圖、環(huán)境圖片或手寫問題描述來尋求幫助。Vision RAG 能夠理解這些用戶提交的多種模態(tài)信息，并將其與產(chǎn)品知識(shí)庫、故障排查手冊(cè)、歷史解決方案文本相結(jié)合。通過圖文聯(lián)合檢索與理解，系統(tǒng)能夠更快速、更準(zhǔn)確地診斷用戶遇到的問題，并提供基于圖片和文本上下文的詳細(xì)解決方案或操作步驟，極大地提升客戶支持的效率、準(zhǔn)確性和用戶體驗(yàn)。

4. 個(gè)性化智能教育輔導(dǎo) (Education):

    在教育領(lǐng)域，Vision RAG 能夠賦能更具互動(dòng)性和個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。它能夠理解包含圖表、公式、插圖、代碼示例的學(xué)習(xí)材料或?qū)W生提交的作業(yè)圖片，并結(jié)合教學(xué)文本和知識(shí)庫。針對(duì)學(xué)生的具體問題，Vision RAG 可以生成同時(shí)引用并解釋圖表和文本的詳細(xì)說明，幫助學(xué)生更好地理解抽象概念、解決難題，實(shí)現(xiàn)千人千面的智能答疑輔導(dǎo)和知識(shí)點(diǎn)串聯(lián)。

5. 智能化電子商務(wù)體驗(yàn) (E-commerce):

電商平臺(tái)的核心在于產(chǎn)品的展示和推薦。Vision RAG 能夠聯(lián)合分析產(chǎn)品的高質(zhì)量圖片和詳細(xì)的文本描述（包括用戶評(píng)論），從而更全面、更深入地理解產(chǎn)品的特性、風(fēng)格、材質(zhì)、適用場(chǎng)景和潛在賣點(diǎn)。這有助于生成更精準(zhǔn)、更能觸達(dá)消費(fèi)者需求的個(gè)性化產(chǎn)品推薦，支持基于圖像的商品搜索，甚至可以根據(jù)用戶上傳的圖片推薦相似或搭配的商品，顯著提升用戶購物體驗(yàn)和平臺(tái)的轉(zhuǎn)化率。

綜上所述，Vision RAG 模型的出現(xiàn)，代表著人工智能在理解和生成復(fù)雜多模態(tài)數(shù)據(jù)知識(shí)的能力上邁出了具有里程碑意義的一步。它打破了長(zhǎng)期以來 AI 對(duì)文本信息的過度依賴，開始真正地整合并理解來自視覺世界和文本世界的豐富信息，實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)的知識(shí)融合與推理。

Happy Coding ~

Reference ：[1] https://github.com/PromtEngineer/localGPT-Vision

Adiós !