AI新风口：GraphRAG多模态杀疯了！小白也能秒会的黑科技，一张图搞定文本+图像+音频，CSDN首发干货！

编辑注：David Hughes 和 Amy Hodler 是2025年5月13日至15日ODSC East大会的演讲嘉宾。如需了解更多关于GraphRAG的信息，请关注他们的演讲《推进GraphRAG：文本、图像与音频实现多模态智能》。

在快速演进的人工智能领域，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）已成为通过外部知识增强AI系统的强大方法。在此基础上，基于图的RAG（GraphRAG）通过提供上下文关系的图结构来丰富语义向量搜索，展现出显著的优势。然而，这一领域仍有未被开发的潜力——特别是在处理图像乃至音频等非文本数据方面。

数据拼图中缺失的部分

我们的数字生态系统正变得越来越"视觉化"。从医学扫描影像到监控录像，从产品目录到卫星图像，视觉数据在我们的信息版图中占据着巨大且不断增长的份额。然而，传统的RAG方法往往忽略这些丰富的语义内容，本质上在每次忽略图像时都"丢弃了价值千言的上下文"。

这一观察启发了我们对"多模态GraphRAG"（mmGraphRAG）的探索之旅——该框架旨在无缝整合视觉和文本数据，以获得更全面的洞察和更准确的响应。

mmGraphRAG有何不同

从核心来看，mmGraphRAG整合了多项复杂的技术：

1.捕获视觉和音频语义的嵌入向量——使用CLIP等模型将图像转换为捕获其含义的语义向量

2.基于图的推理——图像分解以及表示视觉元素、对象、颜色和空间布局之间的关系

3.可解释的结果——为为什么某些图像与特定查询匹配提供透明的证据和理由

其成果是一个能够处理自然语言查询的系统，例如"找出木桌上香蕉的图片"，不仅返回相关图像，还解释它们匹配的原因，识别"柔和的黄色"颜色或物体之间的空间关系等特征。

mmGraphRAG可分解各个可探索的组件（纹理、空间放置、声音元素），可单独或组合探索。这种语义上下文与数据（文本、视觉和音频）的融合实现了多层次抽象和关联的推理。

[图片：mmGraphRAG支持的关联搜索]

mmGraphRAG带来的好处

搜索自定义：打破传统单一关键词搜索的限制。

系统允许用户通过组合多种条件（例如：“红色物体 + 位于桌子左侧” + “某种功能”）进行查询。这意味着它不仅能处理简单的文本搜索，还能理解复杂的组合指令，适应不同场景的检索需求。

上下文理解：从“看见物体”进化到“理解场景”。

传统 AI 往往只识别出“这是一只猫”，但 mmGraphRAG 能进一步推理空间关系，例如“猫在沙发底下”或“人正拿着杯子”。这种对空间位置的推理能力对于机器视觉、自动驾驶和安防监控至关重要。

对象识别精度：更准、更稳。

通过引入特征匹配技术，系统不仅能识别大类，还能精准识别细节特征。这在工业质检、医疗影像分析等对精度要求极高的场景中，能有效降低误判率。

相似度搜索：跨模态的语义联想能力。

利用向量嵌入技术，将图像转化为数学向量。用户可以搜索与某张图片“语义相似”的其他图片，即使它们在视觉上不完全一样（例如搜索不同款式但风格相同的椅子）。这大大提升了搜图和推荐系统的智能化水平。

图推理：挖掘隐性关联，实现“深度思考”。

这是“Graph”图技术的核心。系统构建了一个知识图谱，不同对象是节点，关系是边。AI 可以在这个图谱上“漫游”，发现非直观的关联。例如，在社交网络分析或复杂的供应链梳理中，通过推理找到隐藏的连接点。

可解释性分析：解决 AI “黑箱”问题，建立信任。

许多深度学习模型无法解释为什么得出某个结论。而基于图的结构可以让 AI 展示其推理路径（例如：“我建议检查这个部件，因为它与故障部件 A 有连接，且属于同一批次 B”）。这对于金融风控、医疗诊断等需要依据的领域非常关键。

定制领域知识：通用 AI 的专业化落地。

企业可以将自己的私域知识（如特定的行业术语、特殊的操作规范）融入图谱中。这使得 AI 模型不再是泛泛而谈，而是变成了行业专家，能提供符合特定业务逻辑的答案。

离线可用：随时随地，不受网络限制。

考虑到边缘计算的需求，该系统被设计为可以在本地设备（如工厂工控机、野外设备）上运行，无需依赖云端 API。这保证了在网络环境恶劣或断网情况下的可用性。

隐私与数据控制：数据主权与安全合规。

解释：由于支持离线部署和定制化，敏感数据不需要上传到第三方公有云进行处理。这满足了对数据隐私要求极高的行业（如政府、军事、银行）的合规需求，让用户完全掌控自己的数据资产。

技术架构

技术之旅

对于视觉数据，我们从使用OpenAI的CLIP模型进行语义嵌入开始，将图像投影到适合关联搜索的嵌入空间。然后通过以下方式增强这一基础：

1.图像分解——将图像分解为组成对象、空间关系、主导颜色和其他特征

2.超维计算（HDC）——超越CLIP的512维，进入10000+维以获得更丰富的语义表示

3.使用LanceDB存储超向量并管理相似性搜索

4.图表示——使用Kuzu作为嵌入式图数据库，将图像及其组件表示为互联的节点

5.智能体工作流——使用BAML实现该系统，创建一个处理用户查询的生产就绪解决方案

[图片：使用BAML编排的AI能体]

该架构利用LanceDB进行向量存储和检索，查询结果馈入图数据库查询，提供综合响应所需的上下文信息。

实际应用

当考虑其多样化应用时，mmGraphRAG的力量变得显而易见：

知识产权搜索：使用视觉和文本相似性比较新设计与现有专利
医学成像：根据特定特征或异常查找诊断图像
监控：通过分析空间关系在安全镜头中检测对象或场景
电子商务：实现精确的产品搜索，如"带木质手柄的黄色马克杯"
地理空间分析：在卫星图像中搜索特定特征，如"靠近水的红色屋顶建筑"

展望未来

但我们不会止步于此。mmGraphRAG的未来方向包括：

新型特征提取技术
音频整合
静态图像的时间分析；基于音频注入时间序列数据
对象的深度、分割对象的Z顺序
改进图模式以生成更好的洞察
在图应用中探索超维计算

这项工作特别创新的一个方面是它对超维计算的潜在利用，该方法从大脑处理信息的方式中汲取灵感。通过使用高维向量（超向量），超维计算提供了：

复杂多模态数据的高效表示
处理噪声或不完整信息时的鲁棒性
增强捕获元素之间关系的能力

这种方法显著提升了系统的性能和可解释性，使其能够以有意义的方式桥接不同的数据类型。

最引人注目的是，mmGraphRAG暗示了更深层次分析的可能性——例如，将CT或MRI扫描等医学图像分解为体素（3D像素），这些体素可以建模为具有属性，然后投影和关系的图节点到3D空间进行分析。体素的群落可以表示解剖结构或肿瘤等异常，而图中的演变可以表示疾病进展或治疗反应。

[图片：使用潜在数据和图分析查模式的脑图]

为何这很重要

在当今数据丰富的环境中，无缝整合多种模态的能力变得越来越关键。将文本和视觉数据隔离在独立筒仓中的传统搜索系统会错失它们之间丰富的上下文关系。

通过统一语义和视觉推理，mmGraphRAG加速了可操作洞察的发现，通过透明的AI技术增强了可解释性，并提供了对用户查询更细致的解释。该框架支持针对特定领域需求的可定制模式，并且可以在安全、自包含的环境中运行，使其适用于隐私敏感的应用。

随着数据格局的持续多样化，像mmGraphRAG这样的框架在我们从复杂的多模态信息中提取有意义的洞察的能力方面代表了重要的进步。通过弥合文本、视觉和图之间的差距，我们可以解锁日益视觉化的数字世界的全部潜力。

转变是明确的：从将视觉数据"留在桌上"到构建丰富的知识图谱，捕获我们信息的完整语义上下文——mmGraphRAG为更集成、更细致的人工智能方法指明了方向。

我们很高兴在波士顿的ODSC East上以此材料举办研讨会，提供架构细节和用于关联搜索的笔记本。我们期待收到您的问题以及您对mmGraphRAG的应用。

Demo

关于作者/ODSC East的GraphRAG演讲者：

David Hughes是企业知公司的首席数据和AI解决方案架构师。他在设计和构建图解决方案以呈现有意义的洞察方面拥有10年经验。他的背景包括临床实践、医学研究、软件开发以及云架构。David曾在医疗保健和生物技术领域的重症监护、介入放射学、肿瘤学、心脏病学和蛋白质组学领域工作。

Amy Hodler是图分析和负任AI的布道者。她是O’Reilly图书《图算法》和《知识图谱》的合著者，也是Routledge图书《大规模图分析》和Bloomsbury图书《AI审判》的贡献者。Amy在微软、惠普（HP）、Hitachi IoT、Neo4j、Cray和RelationalAI等公司拥有数十年的新兴技术经验。Amy是GraphGeeks.org的创始人，致力于促进各地的联系。

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