RAG 多模态能力不足的工程化补强与训练数据融合技术方案 大家好，今天我们要探讨的是如何解决 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统在多模态场景下的能力不足问题。 传统 RAG 在处理文本数据方面表现出色，但当面对图像、音频、视频等多模态信息时，其检索和生成能力往往会受到限制。 本次讲座将从工程化补强和训练数据融合两个主要方面，深入剖析问题，并提供相应的解决方案。 一、问题分析：RAG 多模态能力不足的根源 RAG 的核心在于检索和生成两个阶段。 在多模态场景下，这两个阶段都面临着挑战： 1. 检索阶段的挑战： 模态鸿沟： 不同模态的数据（文本、图像、音频等）具有不同的表示形式和语义空间。 如何有效地将它们映射到同一个嵌入空间，以便进行相似度比较和检索，是一个关键问题。 信息缺失： 单纯依赖文本描述可能无法完整表达多模态数据的全部信息。 例如，图像中的物体关系、音频中的情感色彩等信息可能难以通过文本准确捕捉。 检索效率： 多模态数据的索引和检索效率较低。 传统的文本索引技术难以直接应用于多模态数据，需要进行专门的优化。 2. 生成阶段的挑战： 模态融 …