在人工智能的世界里，語言模型已經取得了巨大的進步，但它們大多局限于處理文本數據。然而，隨著多模態技術的發展，AI開始具備“看圖說話”的能力。今天，我們來聊聊一個非常前沿的技術——Vision RAG（視覺檢索增強生成模型），它正在重新定義AI與世界互動的方式。

一、什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是近年來人工智能領域的一個重要突破。傳統的語言模型依賴于預訓練的數據來生成文本，而RAG則通過檢索外部信息源來增強生成能力。簡單來說，它可以從外部數據庫中找到與問題相關的文檔或數據，然后結合這些信息生成更準確、更及時、更符合上下文的回答。

舉個例子，如果你問一個傳統的語言模型“今天的天氣如何？”它只能根據預訓練的數據給出一個通用的回答。但如果用RAG模型，它可以從實時的天氣網站中檢索最新的數據，然后給出一個精確的、針對你所在地區的天氣預報。這種能力使得RAG在處理復雜問題時表現得更加智能和可靠。

二、Vision RAG：讓AI“看懂”世界

Vision RAG是RAG模型的一個擴展，它將視覺數據（如圖像、圖表、視頻等）納入處理范圍。與傳統的RAG模型主要處理文本不同，Vision RAG利用視覺語言模型（VLMs）來索引、檢索和處理視覺信息。這意味著它可以處理包含文本和視覺內容的復雜文檔，比如PDF文件。

Vision RAG的核心優勢在于它能夠生成不僅在文本上正確，而且在視覺上也豐富和準確的回答。比如，你可以上傳一份包含圖表和文字的科學報告，然后問“這張圖表說明了什么？”Vision RAG不僅會理解圖表的內容，還會結合文本信息給出一個完整的解釋。

三、Vision RAG的特點

Vision RAG的出現，讓AI在處理多模態數據時變得更加智能和高效。以下是它的一些主要特點：

1. 多模態檢索與生成

Vision RAG能夠同時處理文檔中的文本和視覺信息。這意味著它可以回答關于圖像、表格等問題，而不僅僅是文本。比如，你可以問“這張圖片中的建筑是什么風格？”它會結合圖片和文檔中的文字信息給出答案。

2. 直接視覺嵌入

與傳統的OCR（光學字符識別）或手動解析不同，Vision RAG使用視覺語言模型直接嵌入視覺信息。這種方式保留了語義關系和上下文，使得檢索和理解更加準確。

3. 統一跨模態搜索

Vision RAG能夠在單一的向量空間中進行語義上有意義的搜索和檢索，涵蓋混合模態內容。無論你是問關于文檔中的文字還是圖像，它都能在一個統一的框架內找到答案。

這些特點使得Vision RAG能夠支持更自然、更靈活的交互方式。用戶可以用自然語言提問，模型會從文本和視覺源中提取答案，提供更全面的信息。

四、如何使用Vision RAG？

要將Vision RAG的功能整合到我們的工作中，我們可以使用一個名為localGPT-vision的模型。localGPT-vision是一個強大的、端到端的視覺RAG系統，它直接處理視覺文檔數據（如掃描的PDF或圖像），而不需要依賴OCR。

目前，localGPT-vision支持以下視覺語言模型：

• Qwen2-VL-7B-Instruct
• LLAMA-3.2-11B-Vision
• Pixtral-12B-2409
• Molmo-&B-O-0924
• Google Gemini
• OpenAI GPT-4o
• LLAMA-32 with Ollama

localGPT-Vision架構

localGPT-Vision的系統架構主要由兩個部分組成：

1. 視覺文檔檢索

Colqwen和ColPali是專門為理解文檔的圖像表示而設計的視覺編碼器。在索引過程中，文檔頁面會被轉換為圖像嵌入，用戶的問題也會被嵌入并與索引的頁面嵌入進行匹配。這種方式使得檢索不僅基于文本，還可以基于視覺布局、圖表等內容。

2. 響應生成

與文檔匹配度最高的頁面會被作為圖像提交給視覺語言模型（VLM），模型通過解碼視覺和文本信號生成上下文相關的回答。

注意：回答的質量很大程度上取決于所使用的VLM以及文檔圖像的分辨率。

這種設計省去了復雜的文本提取流程，直接從視覺角度理解文檔，無需像傳統RAG系統那樣選擇嵌入模型或檢索策略。

localGPT-Vision的特點

• 交互式聊天界面：用戶可以通過聊天界面上傳文檔并提問。
• 端到端視覺RAG：完全基于視覺的檢索和生成，無需OCR。
• 文檔上傳與索引：支持上傳PDF和圖像，通過ColPali進行索引。
• 持久化索引：所有索引都本地存儲，重啟后自動加載。
• 模型選擇：可以選擇多種VLM，如GPT-4、Gemini等。
• 會話管理：可以創建、重命名、切換和刪除聊天會話。

五、localGPT-Vision的實際操作

讓我們通過一個簡單的示例來看看localGPT-Vision是如何工作的。

在下面的視頻中，你可以看到模型的運行過程。在屏幕的左側是一個設置面板，你可以在這里選擇用于處理PDF的VLM模型。選擇好模型后，上傳PDF文件，系統會開始索引。索引完成后，你只需輸入關于PDF的問題，模型就會根據內容生成正確且相關的回答。

由于這個設置需要GPU來實現最佳性能，我分享了一個Google Colab筆記本，其中包含了整個模型的實現。你只需要一個模型API密鑰（如Gemini、OpenAI或其他）和一個Ngrok密鑰，就可以將應用公開部署。

六、Vision RAG的應用場景

Vision RAG的出現為許多領域帶來了新的可能性。以下是一些典型的應用場景：

1. 醫療影像

Vision RAG可以結合醫學影像和病歷，幫助醫生進行更智能、更準確的診斷。比如，它可以分析X光片和病歷中的文字信息，提供更全面的診斷建議。

2. 文檔搜索

Vision RAG能夠從包含文本和視覺內容的文檔中提取信息，生成摘要。這對于研究人員和專業人士來說非常有用，他們可以快速找到所需的關鍵信息。

3. 客戶支持

Vision RAG可以通過用戶上傳的照片解決問題。比如，客戶可以上傳設備故障的照片，模型結合文字描述提供解決方案。

4. 教育

Vision RAG可以幫助教師和學生更好地理解復雜的概念。它可以通過圖表和文字結合的方式，為學生提供個性化的學習體驗。

5. 電子商務

Vision RAG可以根據產品圖片和描述生成更精準的產品推薦。比如，用戶上傳一張喜歡的服裝圖片，模型可以推薦類似風格的產品。

七、總結

Vision RAG是人工智能領域的一個重要進步，它讓AI不僅能夠“讀懂”文字，還能“看懂”圖像和圖表。隨著Vision RAG模型的廣泛應用，我們可以期待更智能、更快速、更準確的解決方案。它不僅在教育、醫療等領域有著巨大的潛力，還在許多其他領域為創新和洞察力解鎖了新的可能性。

現在，AI已經開始以人類的方式理解和感知世界。Vision RAG的出現，讓我們對未來的AI充滿期待。如果你對Vision RAG感興趣，不妨嘗試一下localGPT-vision，親自感受一下多模態AI的魅力！

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯