多模态RAG技术：从语义抽取到VLM应用与规模化挑战

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导读   本次分享聚焦于多模态 RAG 的实现路径与发展前景。 核心议题涵盖五方面： 1.  基于语义抽取的多模态 RAG 2.  基于 VLM 的多模态 RAG 3.   如何 Scale 基于 VLM 的多模态 RAG 4.  技术路线的选择 5.  问答环节 分享嘉宾｜ 金海 Infiniflow 联合创始人 编辑整理｜ 王红雨 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 基于语义抽取的多模态 RAG 多模态 RAG 的发展方向旨在构建一个高度集成的系统，能够无缝融合文本、图像和其它多媒体元素，为用户提供更丰富的信息交互体验。 实现多模态 RAG 系统的三种主要技术路径如下： 传统对象识别与解析（雕花路线） 传统的多模态文档处理首先会运用图像识别技术，如 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），从图像中抽取出文字、表格和图片等元素。之后，这些独立的对象会被进一步解析，转换成文本格式，以 ………………………………