如何理解多模态 RAG的具体含义？简而言之，多模态 RAG 是将检索增强生成技术扩展至多模态数据场景的系统架构，旨在支持对图像、语音、文本、视频等多种模态的查询输入与知识检索，并在此基础上生成连贯、准确的回答。根据当前的技术发展水平与实际落地经验，多模态 RAG 主要涵盖以下两个关键维度：富媒体文档问答和多模态输入问答

一、富媒体文档问答

        这是多模态 RAG 最常见的应用形态。以一份包含文字、图片、表格和公式的 PDF 文档为例，系统通常需经历以下五个核心阶段：

（1）解析阶段（Parsing）

        对原始文档进行多模态内容解析：提取文本内容，对图像、图表、公式等非文本元素分别进行识别与结构化处理（如 OCR 提取图中文字、表格转为结构化格式、公式识别等），形成可处理的多模态数据单元。

（2）索引阶段（Indexing）

        将解析后的多模态内容转化为统一或对齐的表示形式（如文本归一化、向量嵌入等），并构建支持跨模态检索的知识库或向量索引，作为后续检索的基础。

（3）检索阶段（Retrieval）

        当用户以自然语言提出查询时，系统根据查询语义从索引中检索最相关的多模态片段（可能包括文本段落、图像描述、表格摘要等），形成上下文证据集。

（4）增强阶段（Augmentation）

        将检索到的多模态相关信息进行融合与组织，构造适合生成模型理解的输入上下文。此阶段可能涉及模态对齐、信息去重、关键内容提炼等处理。

（5）生成阶段（Generation）

        大语言模型（或具备多模态理解能力的生成模型）基于增强后的上下文，综合文本与视觉等多源信息，生成准确、连贯且符合用户意图的回答。这一流程体现了多模态 RAG 在复杂文档理解与问答任务中的典型工作范式，兼顾实用性与可扩展性。

        这要求系统不仅能识别图像中的内容，还需深入理解其中的结构化语义信息——例如图表的布局、表格的行列关系、公式或流程图的逻辑结构等，并将这些视觉信息与文本内容统一纳入知识检索体系。完整的处理流程通常如下：

        首先，系统对输入文档（如 PDF）进行多模态解析，分别提取文本内容和视觉元素（包括图像、表格、公式等），并将其转化为可检索的结构化或语义化表示；

        随后，当用户以自然语言提出问题时，系统能够结合文本与视觉信息进行联合推理，生成准确、全面的回答。

二、多模态输入问答

        这一维度更进一步：用户的查询本身即为非文本模态，例如图像、音频或视频。典型场景包括：

• 上传一张产品故障的图片，让 AI 诊断可能的问题；
• 提供一段会议录音，要求系统分析其中讨论的核心主题；
• 上传一段视频片段，询问其中的关键事件或信息。

        在此类场景下，系统首先需利用相应的多模态理解模型（如图像识别、语音识别、视频理解等）将非文本查询转化为结构化或语义化的中间表示（例如文本描述、嵌入向量等），再基于该表示从多模态知识库中检索相关上下文信息。

从技术实现的角度来看，我们需要构建一套端到端的能力体系，以支持以下关键环节。但实际上，多模态RAG并不只是简单地把图片和文字混在一起处理。在落地应用中远比这复杂。

关键技术环节	核心挑战	解决方案
数据预处理	如何从复杂文档中提取结构化信息	OCR、表格识别、公式解析
向量表示	如何将不同模态映射到统一语义空间	多模态嵌入模型（CLIP等）
检索匹配	如何实现跨模态的相似度计算	统一向量空间或多管线检索
答案生成	如何融合多模态信息生成回答	视觉语言模型（VLM）

        这张表格清晰地呈现了多模态 RAG 的核心技术链条。它涉及解析检索和生成模型两方面的多模态处理：

• 在检索阶段，系统需要具备对图像、音频、视频等非文本内容的理解能力，并构建相应的索引结构与跨模态搜索算法，以实现语义对齐的高效检索；
• 在生成阶段，则往往依赖具备多模态融合理解能力的模型（如视觉语言模型 Vision-Language Model, VLM），将来自不同模态的检索结果进行整合，并生成准确、连贯的回答。

        正因如此，多模态 RAG 被广泛视为对传统文本 RAG 的重要扩展与能力跃升，用户可以用任意模态（文本、图像、语音等）提问，系统也能基于多模态知识库给出高质量回答。而这一能力的背后，每个环节都依赖专门设计的技术模块协同工作。