qwq32b rag 图表
时间: 2025-07-04 07:38:55 浏览: 17
### RAG图表技术实现概述
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成的技术框架,在处理涉及图表的信息时,通常需要综合文本、图像以及可能的结构化数据。以下是基于现有研究和技术实践的内容解析。
#### 1. **多模态RAG架构**
多模态RAG的核心在于通过多个模块协同工作完成复杂任务。具体流程如下:
- 用户输入问题后,系统会先进行**文本检索**以找到最相关的文档片段[^1]。
- 随后执行**图像检索**,定位到与问题关联度最高的图表或图片资源。
- 最终由一个多模态生成器整合上述两种形式的数据并给出答案。
此过程特别适用于那些既包含文字描述又附带可视化表达的情境下提取有用信息的需求场景。
#### 2. **图表理解和信息抽取挑战**
尽管当前的大规模预训练模型能够在一定程度上解读图表内容,但从实际应用效果来看仍存在诸多局限性。例如当面对复杂的科学论文中的统计图或者工程图纸时,即使能够识别出基本元素如线条颜色变化趋势等简单特征,但对于深层次含义的理解往往不够深入甚至可能出现误解现象[^2]。
因此对于希望利用RAG方法解决此类难题的研究者来说,除了依赖现有的通用型视觉感知能力外还需要探索更加针对性强且精确率高的专用算法解决方案。
#### 3. **代码示例:使用LLAVA模型描述图表**
下面展示了一段Python脚本用于调用开源项目LLaVA来自动分析一张名为`plot.png` 的图形文件:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
def encode_image(file_path):
img = Image.open(file_path).convert('RGB')
return np.array(img)
image_file = "data/plot.png"
plt.imshow(Image.fromarray(encode_image(image_file)))
plt.axis('off')
plt.show()
encoded_img = encode_image(image_file)
prompt_text = "Describe the image in detail. Be specific about graphs, such as bar plots, line graphs, etc."
result = generate_with_ollama(model_name="llava", input_prompt=prompt_text, encoded_images=[encoded_img])
print(result['response'])
```
这里我们首先加载目标图像并通过函数转换成适合传递给后续AI服务端口的形式;接着定义好提示语句告诉程序应该怎样去解释这张图;最后将两者一起送入generate_with_ollama接口得到最终的结果字符串输出[^3]。
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