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张颖峰--走向多模态RAG时代.pdf

上传人: 鲁** 编号:615404 2025-03-03 43页 9.83MB

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本文主要探讨了多模态RAG技术的发展及其在处理大数据平台和架构中的应用。首先,介绍了基于语义Chunking的多模态RAG,然后详细阐述了基于VLM(Vision Language Model)的多模态RAG及其技术挑战。文章指出,VLM技术在多模态文档处理中具有重要作用,但同时也面临着如Tensor复杂度等挑战。接着,分析了多模态RAG的总结和展望,包括RAG技术的演进、多模态成本内卷、结构化/非结构化统一查询等。最后,文章提出了基于Infinity数据库的多模态RAG解决方案,并对未来多模态RAG的发展进行了展望。 关键数据: 1. RAG技术演进:2023年至2026年,开源模型能力逐渐追上OpenAI,多模态成本内卷,结构化/非结构化统一查询等。 2. VLM多模态RAG:2023年至2025年,OpenAIGPT-4、Google Gemini Flash、Anthropic Claude等早期应用,以及VLMs在搜索、文档检索等方面的进展。 3. 基于Infinity数据库的多模态RAG:采用二值量化、Hamming距离替换点积等方法优化,提高查询效率。 总结: 本文从多个角度探讨了多模态RAG技术的发展及其在实际应用中的挑战和解决方案。通过对基于语义Chunking和VLM的多模态RAG的介绍,以及针对技术挑战的讨论,文章展示了多模态RAG在处理大数据平台和架构中的潜力。同时,提出了基于Infinity数据库的多模态RAG解决方案,为未来多模态RAG技术的发展提供了新的思路。
"大数据平台如何支撑多模态RAG技术?" "VLM技术在多模态RAG中的挑战与解决方案是什么?" "未来多模态RAG的发展趋势和前景如何?"
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