多模态RAG
多模态RAG技术：从语义抽取到VLM应用与规模化挑战
一、基于语义抽取的多模态 RAG多模态 RAG 的发展方向旨在构建一个高度集成的系统，能够无缝融合文本、图像和其它多媒体元素，为用户提供更丰富的信息交互体验。 实现多模态 RAG 系统的三种主要技术路径如下：传统对象识别与解析（雕花路线）传统的多模态文档处理首先会运用图像识别技术，如 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），从图像中抽取出文字、表格和图片等元素。 之后，这些独立的对象会被进一步解析，转换成文本格式，以便于后续的信息检索与分析。
多模态RAG构建指南：为AI系统提供更多可能性
译者 | 晶颜审校 | 重楼本文提供了关于如何使用Milvus构建多模态RAG系统以及如何为AI系统开辟各种可能性的深入指南。 局限于单一的数据格式已经逐渐落伍。 随着企业越来越依赖信息来做出关键决策，他们需要能够比较不同格式的数据。
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