从文本RAG到多模态RAG！LMU | 构建多模态RAG系统的最佳配置

主要观点总结

本文主要研究如何将多模态模型集成到RAG系统中，旨在找到多模态RAG系统的最佳配置。通过实验研究，验证了结合文本和图像能够显著提升RAG系统的性能，并比较了不同系统架构的效果。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

随着多模态模型的发展，文章探讨了将其应用到RAG系统的可能性，以解决大模型在特定领域知识的缺乏和幻觉产生的问题。

关键观点2: 研究问题

文章主要关注两个问题：1) 基于工业领域PDF文档，研究文本+图像双模态是否能够提升RAG系统的性能；2) 如何优化多模态RAG系统。

关键观点3: 研究方法

作者选择了两个主流的多模态模型进行研究，手动标注了数据集和RAG系统测试集，构建了多模态RAG系统，并进行了实验对比。

关键观点4: 实验结果

实验结果表明，结合文本和图像能够显著提升RAG系统的性能，尤其是当检索过程能够成功识别相关文本和图像时。同时，采用图像摘要和联合向量存储架构的多模态RAG系统表现更好。

关键观点5: 推荐阅读

文章还推荐了一些相关的大模型研究和前沿知识分享。

文章预览

点击上方 “ AINLPer “ ，设为 星标 更多干货，第一时间送达 引言 老生常谈：检索增强生成（RAG）主要解决的是大模型缺乏领域知识且容易产生幻觉的问题。随着当前多模态模型的发展，它可以同时处理文本和图像，那么能否将多模态模型应用到RAG系统呢？基于这个问题，本文重点研究了 「如何将多模态模型集成到 RAG 系统中，旨在找到多模态RAG系统的最佳配置」 。 论文：https://arxiv.org/pdf/2410.21943 背景介绍 2022年底，OpenAI发布的ChatGPT打开潘多拉魔盒，开辟了生成式大模型的新时代，随后一系列的开源大模型（LLM）如井喷式爆发出来，比较有代表性的有：Llama系列、ChatGLM系列、Qwen系列等，这显著推动了自然语言处理（NLP）领域的发展，让高质量内容生成和大模型Agent等应用成为了可能，颠覆了传统意图识别到响应话术配置的技术路线。 然而，大模 ………………………………