各位同仁，各位对LLM与信息检索技术抱有热情的开发者们，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个前沿且极具挑战性的话题：多模态检索增强生成（Multimodal RAG）。我们不仅要理解它的核心理念，更要深入实践，尤其关注如何在LangChain框架下，高效地索引并检索图像、图表乃至视频片段，从而极大地拓宽我们LLM应用的信息获取能力。 传统的RAG模型，其核心在于从文本语料库中检索相关文本片段，作为上下文输入给大型语言模型（LLM），以提升其回答的准确性、时效性和减少幻觉。然而，现实世界的信息远不止文本。图像、图表、视频承载着海量的非结构化信息，这些信息对于理解复杂概念、提供视觉证据或解释动态过程至关重要。如何让我们的LLM也能“看到”并“理解”这些非文本数据，正是多模态RAG所要解决的核心问题。 1. 多模态RAG的基石：超越文本的理解 多模态RAG的根本在于将非文本信息转化为LLM能够处理的形式，并使其可检索。这通常涉及几个关键步骤： 特征提取与表示（Representation）：将图像、图表、视频等原始数据转化为某种向量表示（嵌入），或者将其内容转化为结构化或描述性的文本。 …