打破文本边界：如何进行多模态RAG评估

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01 整体介绍 在现代信息处理与检索系统中，如何有效地从这些包括了文本，图像，视频等多模态混合内容中，提取和利用信息是一个重要的研究方向。一般的检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）方法主要依赖于文本数据，常常忽略了图像中的丰富信息。多模态大型语言模型（MLLM）的出现.为这一问题提供了新的解决方案。例如，GPT-4o和Qwen-VL等多模态大模型，不仅能够理解和生成自然语言，还能解释和描述图像内容，为RAG系统在处理多模态内容时带来了新的可能性。伴之而来的问题，是如何确保多模态RAG系统在实际应用中的有效性和可靠性。 本文多模态RAG使用EvalScope ： https://github.com/modelscope/evalscope， Ragas等框架，提供一套完整的多模态RAG评估实践指南，协助开发者全面评估图文多模态RAG流程。 评估流程 本文所使用的多模态RAG流程和评估 ………………………………