多模态RAG项目实战

### 多模态RAG项目实战教程 #### 构建多模态RAG系统的背景介绍 构建用于视觉问答的多模态RAG系统是从基于文本的RAG模型向更复杂的数据形式扩展的重要进展[^1]。这种转变不仅增强了AI的能力，还使得机器能够更好地理解和处理来自不同媒介的信息。 #### 设计范式的理解 多模态检索增强生成（Multimodal Retrieval Augmented Generation, RAG）作为一种设计范式，允许AI模型与多种信息源互动，包括但不限于文本、图像和视频等形式的内容[^2]。这为创建更加智能化的应用程序提供了可能。 #### 实验环境设置 为了验证这一概念的有效性并展示其实现方式，可以采用一个具体的实例来进行说明。通过这个过程，可以看到如何有效地集成不同类型的数据资源来提升最终输出的质量[^3]。 #### 开发流程和技术栈选择 当着手开发一个多模态RAG应用时，考虑到现有的大型语言模型(LLM)通常是在纯文本环境中训练出来的，在面对非结构化数据如图片或表格时可能存在局限性。因此，所要建立的新框架应当具备解析这些额外输入类型的功能，进而改善LLMs对于多样化场景下的表现能力[^4]。 #### 示例代码实现 下面给出一段Python代码作为示例，展示了如何加载必要的库以及定义基本功能： ```python from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer import torch def load_model(): model_name = "facebook/rag-token-nq" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) return model, tokenizer model, tokenizer = load_model() context_image_path = 'path_to_your_image.jpg' question_text = "What is depicted in this image?" # 假设有一个函数可以从给定路径读取图像并提取特征描述 image_features = extract_features_from_image(context_image_path) input_ids = tokenizer(question_text, return_tensors='pt')['input_ids'] with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids=input_ids, context=image_features) answer_start_scores, answer_end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits answer_start = torch.argmax(answer_start_scores).item() answer_end = torch.argmax(answer_end_scores).item() + 1 predicted_answer_tokens = input_ids.squeeze(0)[answer_start:answer_end] predicted_answer = tokenizer.decode(predicted_answer_tokens) print(f"The predicted answer is '{predicted_answer}'") ``` 这段代码主要完成了以下几个方面的工作： - 加载预训练好的多模态QA模型； - 定义了一个辅助方法`load_model()`用来初始化所需的组件； - 使用假定存在的`extract_features_from_image()`函数获取待查询图像的关键属性表示； - 将问题转换成适合传递给神经网络的形式； - 执行推理操作得到最有可能的答案区间； - 解码预测结果并将之呈现出来。 请注意上述代码仅为示意用途，实际部署过程中还需要解决更多细节问题，比如优化性能参数配置等。