你有没有遇到过这样的尴尬时刻：

 你拍了一张药品包装的照片，问AI：“这个药主要治什么？”

结果它说：“请提供文字描述，我看不懂图。”

emmm……眼看都2025年了，AI还是个只能读书、不识图的“书呆子”？
不！这正是多模态RAG要解决的问题。

它让AI不仅能“读书翻资料”，还能看图、看表、听语音，边看边查边回答——简直就是“文武双全，博古通今”的超强助理！

今天，我们就用一杯奶茶的时间，彻底讲明白这个热门技术。

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 什么是RAG？什么又是“多模态”？

 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是什么？

一句话解释：“AI不会的，查资料来答。”

过去的大模型（比如GPT）都靠“死记硬背”——学得多，答得准，但一旦你问点冷门的、更新的，它就“愣住了”。

而RAG的思路就像学生考试开卷一样：

“先看题，再翻书查内容，再结合自己的理解，写出答案。”

RAG流程包括两个步骤：

1. 检索器：在外部资料库中找到与问题最相关的内容；

2. 生成器：把这些内容+问题一起输入大模型，让它生成答案。

所以，RAG的本质是：知识不过时、答案更靠谱！

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 那“多模态”又是啥意思？

“模态”就是信息的表现形式，比如：

• 文字是语言模态，

• 图片是视觉模态，

• 语音是听觉模态。

而多模态AI，就是可以同时处理图文声的AI。

比如你给它一张图，它能理解里面是猫，不是靠你描述，而是它自己看懂的！

将“多模态”与“RAG”结合，就是我们今天的主角：多模态RAG技术（Multimodal RAG）！

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 应用场景：它在哪些地方正在大显神通？

来看看你熟悉的几个场景：

 医疗影像辅助诊断

医生上传一张X光或CT图像，AI自动识别病灶特征，再从百万级影像资料中查找相似案例并提出诊断建议。

 电商客服问答

用户上传一张实拍产品图，提问“有没有这款黑色尺码？怎么搭配？”——AI识别图中商品款式，检索商品库和穿搭数据进行回答。

 教育辅助

学生拍一道图文混合题（比如数学几何题），AI先解析图形，再调取相关知识点+例题讲解，生成完整步骤和思路。

 文档解析

上传合同扫描件或手写表格，AI识别图文信息，匹配政策文档或公司制度，再回答“这个流程审批要几级？”

一句话总结：

能看图、能查资料、还能输出自然语言答案的AI，就是多模态RAG的魅力所在！

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 技术实现：多模态RAG的四步流程（代码简析）

让我们从技术角度，拆解一下它是怎么做到“看图说话+检索资料+精准答题”的。

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 第一步：视觉编码（让AI“看懂”图片）

使用 多模态模型（如 BLIP-2、LLaVA、MiniGPT） 将图像变成向量：

from transformers import BlipProcessor, BlipModelprocessor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")model = BlipModel.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")image_embeds = model.get_image_features(**inputs)

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🥈 第二步：向量检索（去“知识库”翻资料）

用图文混合向量在 FAISS 或 Milvus 中查询最相似资料：​​​​​​​

import faissindex = faiss.IndexFlatL2(d)index.add(knowledge_vectors)  # 构建向量索引D, I = index.search(image_embeds.numpy(), top_k)retrieved_docs = [documents[i] for i in I[0]]

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🥉 第三步：Prompt拼接（像拼拼图一样喂给大模型）

将图片描述+检索内容+问题打包成Prompt：​​​​​​​

prompt = f"""用户上传图片信息：{image_caption}相关资料段落：1. {retrieved_docs[0]}2. {retrieved_docs[1]}问题：{user_question}请结合图像与资料给出详细回答："""

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🏁 第四步：生成答案（让大模型来“写作文”）

输入给DeepSeek-VL、Qwen-VL、LLaVA等多模态大模型：​​​​​​​

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-vl")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-vl")inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")output = model.generate(**inputs)answer = tokenizer.decode(output[0])

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未来多模态RAG会怎么进化？

 趋势一：感知能力升级

未来模型不仅能“看图识物”，还可以“看懂意图”，比如：
你拍张图问：“这孩子哪错了？”AI不仅看懂“孩子写了错别字”，还知道你在问“哪里错”。

 趋势二：知识匹配更智能

未来的多模态RAG，会更智能地选择检索内容，比如自动判断：

“这图是合同，应该去法律知识库查”；
“这图是表格，去公司流程手册查”。

 趋势三：边缘部署+行业落地

医疗、工业、安防、教育等领域，将率先部署“轻量化多模态RAG”系统，在本地设备上实现隐私安全、低延迟的图文理解与答复。

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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