收藏必备！一文搞懂多模态RAG：让AI从“书呆子“变成“图文并茂解读专家“

你有没有遇到过这样的尴尬时刻：

📷 你拍了一张药品包装的照片，问AI：“这个药主要治什么？”

结果它说：“请提供文字描述，我看不懂图。”

emmm……眼看都2025年了，AI还是个只能读书、不识图的“书呆子”？
不！这正是多模态RAG要解决的问题。

它让AI不仅能“读书翻资料”，还能看图、看表、听语音，边看边查边回答——简直就是“文武双全，博古通今”的超强助理！

今天，我们就用一杯奶茶的时间，彻底讲明白这个热门技术。

🧠 什么是RAG？什么又是“多模态”？

✍️ RAG（Retrieval-Augmented Generation）是什么？

一句话解释：“AI不会的，查资料来答。”

过去的大模型（比如GPT）都靠“死记硬背”——学得多，答得准，但一旦你问点冷门的、更新的，它就“愣住了”。

而RAG的思路就像学生考试开卷一样：

“先看题，再翻书查内容，再结合自己的理解，写出答案。”

RAG流程包括两个步骤：

检索器：在外部资料库中找到与问题最相关的内容；
生成器：把这些内容+问题一起输入大模型，让它生成答案。

所以，RAG的本质是：知识不过时、答案更靠谱！

🖼️ 那“多模态”又是啥意思？

“模态”就是信息的表现形式，比如：

文字是语言模态，
图片是视觉模态，
语音是听觉模态。

而多模态AI，就是可以同时处理图文声的AI。

比如你给它一张图，它能理解里面是猫，不是靠你描述，而是它自己看懂的！

将“多模态”与“RAG”结合，就是我们今天的主角：多模态RAG技术（Multimodal RAG）！

🧪 应用场景：它在哪些地方正在大显神通？

来看看你熟悉的几个场景：

🏥 医疗影像辅助诊断

医生上传一张X光或CT图像，AI自动识别病灶特征，再从百万级影像资料中查找相似案例并提出诊断建议。

🛒 电商客服问答

用户上传一张实拍产品图，提问“有没有这款黑色尺码？怎么搭配？”——AI识别图中商品款式，检索商品库和穿搭数据进行回答。

📚 教育辅助

学生拍一道图文混合题（比如数学几何题），AI先解析图形，再调取相关知识点+例题讲解，生成完整步骤和思路。

🧾 文档解析

上传合同扫描件或手写表格，AI识别图文信息，匹配政策文档或公司制度，再回答“这个流程审批要几级？”

一句话总结：

能看图、能查资料、还能输出自然语言答案的AI，就是多模态RAG的魅力所在！

🔧 技术实现：多模态RAG的四步流程（代码简析）

让我们从技术角度，拆解一下它是怎么做到“看图说话+检索资料+精准答题”的。

🥇 第一步：视觉编码（让AI“看懂”图片）

使用多模态模型（如 BLIP-2、LLaVA、MiniGPT）将图像变成向量：

from transformers import BlipProcessor, BlipModelprocessor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")model = BlipModel.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")image_embeds = model.get_image_features(**inputs)

🥈 第二步：向量检索（去“知识库”翻资料）

用图文混合向量在 FAISS 或 Milvus 中查询最相似资料：

import faissindex = faiss.IndexFlatL2(d)index.add(knowledge_vectors) # 构建向量索引D, I = index.search(image_embeds.numpy(), top_k)retrieved_docs = [documents[i] for i in I[0]]

🥉 第三步：Prompt拼接（像拼拼图一样喂给大模型）

将图片描述+检索内容+问题打包成Prompt：

prompt = f"""用户上传图片信息：{image_caption}相关资料段落：1. {retrieved_docs[0]}2. {retrieved_docs[1]}问题：{user_question}请结合图像与资料给出详细回答："""

🏁 第四步：生成答案（让大模型来“写作文”）

输入给DeepSeek-VL、Qwen-VL、LLaVA等多模态大模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-vl")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-vl")inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")output = model.generate(**inputs)answer = tokenizer.decode(output[0])