您的RAG系统可能对图像视而不见，但它不必如此
💡
原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
多模态RAG系统结合文本与视觉信息，提升数据处理能力，打破数据孤岛，改善用户体验，减少错误。广泛应用于电商、制造和医疗等领域，支持统一向量空间和混合搜索，实现高效检索。
🎯
关键要点
- 多模态RAG系统结合文本与视觉信息，提升数据处理能力。
- 传统RAG系统通常对图像无能为力，无法处理重要的视觉信息。
- 多模态RAG有助于打破数据孤岛，使视觉数据可被利用。
- 在许多行业中，图像提供的上下文比文字描述更为重要。
- 用户体验得到改善，用户可以通过上传图片进行自然查询。
- 多模态RAG减少了生成模型的错误率。
- 电商领域，用户可以通过上传商品照片进行搜索。
- 制造业中，工程师可以通过照片获取故障排除步骤。
- 医疗领域，放射科医生可以通过MRI扫描和病历进行查询。
- 高性能的多模态RAG管道需要统一的向量空间和混合搜索。
- 统一向量空间使文本和图像在语义搜索中相互关联。
- 混合搜索结合了向量相似性和传统关键词过滤，提升检索精度。
- 多模态RAG管道的核心组件包括多模态嵌入模型和混合向量数据库。
- 理想的数据库基础设施支持多模态RAG的操作和存储。
- Couchbase提供灵活的向量搜索选项，支持企业级多模态RAG。
- Couchbase AI服务自动化复杂标记任务，提升数据处理效率。
- Couchbase使组织能够以新方式利用数据，推动下一代AI系统的构建。
➡️
