基于Python的自然语言处理系列（58）：多模态检索生成问答（RAG）

        在现代信息系统中，许多文档包含了混合内容，既有文本，又有图像。传统的检索生成问答（RAG）主要侧重于文本内容，忽略了图像中的关键信息。然而，随着多模态大语言模型（如GPT-4V）的发展，充分利用图像信息来增强问答系统变得越来越重要。本文将介绍一种集成图像的多模态RAG方法，并提供具体的实现步骤。       

多模态RAG的应用场景

        我们可以借助图像内容补充文本信息的不足，特别是在以下场景中：

1. 技术报告：许多技术文档中，复杂的数据、趋势往往通过图表呈现。
2. 研究论文：科学论文中大量实验结果或统计数据通过图表呈现，简化和解释这些图像信息能够更清晰地回答复杂的问题。
3. 市场分析报告：公司财报和市场分析中常常有大量表格和图表，结合文本分析有助于得出更全面的投资见解。

         在本文中，我们将介绍一种如何在RAG中利用图像的流程，基于以下三种主要方法。

三种在RAG中利用图像的方案

        当将图像融入到RAG工作流时，可以考虑以下几种方案：

方案 1

1. 使用多模态嵌入（例如CLIP）对图像和文本进行编码。
2. 利用相似度检索从图像和文本嵌入中选择相关内容。
3. 将选出的图像和文本块传递给多模态大模型进行答案合成。

方案 2

1. 使用多模态大模型生成图像的文