多模态检索增强生成（RAG）技术正在快速增长，企业正逐步尝试在其生成模型中引入多模态嵌入。这一技术可以将文本、图像和视频等多种数据形式转化为AI可读取的数值表示，从而让生成模型能够检索和处理不同类型的文件，帮助企业实现从财务图表、产品目录甚至是视频中提取信息的功能，为企业提供更全面的业务视角。
为什么多模态RAG值得尝试
多模态RAG技术可以将各种数据嵌入成统一的表示方式，使得检索生成模型不仅能处理文本，还可以跨文本、图像和视频进行搜索，从而提升信息获取的全面性和准确性。以Cohere最近更新的多模态嵌入模型Embed 3为例，该模型能够处理图像和视频嵌入，让企业能更有效地利用自身不同类型的数据资源。然而，Cohere的解决方案架构师Yann Stoneman建议企业在全面部署之前，先进行小规模测试，以便评估模型性能并为具体的应用场景作出适应性调整。
数据准备：多模态RAG的核心
在多模态RAG中，数据预处理极其重要。图像在输入模型之前需要标准化尺寸，同时还要权衡是否提高低分辨率图像的清晰度以确保细节不丢失，或者降低高分辨率图像的质量来减小处理负担。此外，系统需要支持图像路径（如URL或文件路径）与文本数据的结合，从而提供流畅的用户体验。企业可能还需要编写自定义代码，将图像检索与文本检索集成在一起，以保证系统的平滑运行。
多模态嵌入的广泛应用前景
当前大部分RAG系统仍以文本数据为主，因为文本数据的嵌入处理更为简单。但随着企业数据多样性的增加，能够处理图片和文本的RAG需求变得越来越迫切。传统上，企业可能会使用不同的RAG系统和数据库来处理不同类型的数据，无法实现混合模式的搜索。而多模态RAG技术则解决了这一难题，许多公司开始提供帮助企业准备多模态数据集的工具，比如Uniphore为企业提供了准备多模态RAG数据集的方案。
总之，多模态RAG让企业可以在同一系统中整合文本、图像和视频数据，支持跨模态的查询与生成。这不仅提高了数据检索的精确性和效率，还让企业可以在信息获取方面实现更高的智能化，迎接下一波AI驱动的业务创新。