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如何提取RAG中的多模态数据？这里有一份实战指南

2025年7月22日

原文：https://www.reddit.com/r/Rag/comments/1m5ev9g/multimodal_data_ingestion_in_rag_a_practical_guide/

在将RAG（检索增强生成）系统扩展到企业级应用时，多模态数据摄入是一个主要瓶颈。虽然人们常常讨论分块策略，但实际上，许多生产管道却在数据摄入环节悄然失败。可以说，数据摄入是构建可用RAG系统的"第一场硬仗"——许多团队，特别是那些没有数据科学家的团队，直到真正碰壁时才意识到这个问题的棘手程度。

关键在于，它不仅仅是解析数据那么简单，还涉及以下几个方面：

  • 将所有数据转换为可检索的格式。
  • 确保不同模态之间语义对齐。
  • 保留上下文信息（比如，电子邮件中的PDF文件里嵌入的表格）。
  • 在不依赖博士、运维专家和“祷告”的情况下，大规模完成上述所有任务。

接下来，我们将详细分析这些问题。

实际挑战

1. 数据异构性

您需要处理各种数据类型，包括文本文件、含有扫描表格的PDF、电子表格、图片（图表、手写内容）、HTML、SQL数据库导出文件，甚至还有音频。

简单地将所有这些数据一股脑地导入向量数据库是行不通的。每种模态都需要：

  • 定制化的预处理。
  • 针对模态特定的分块策略。
  • 通常还需要不同的嵌入策略。

2. 语义错位

将一个句子和一张饼状图嵌入到同一个向量空间中，这想法未免有些“雄心勃勃”。

即使有了BLIP-2（用于图像标注）或LayoutLMv3（用于PDF处理）这样的工具，要在不同模态的输出之间实现语义对齐，以支持后续的问答任务，依然是一项不小的挑战。

3. 检索一致性

如果将所有数据放入同一个FAISS或Qdrant索引中，可能会影响检索的相关性，除非您做到以下几点：

  • 根据模态和结构进行标记。
  • 实施模态感知的路由。
  • 使用混合索引（例如，文本+图像标注+表格向量）。

🛠 实践架构方法（我们亲测有效）

以下所有工具都可以在您自己的基础设施上免费使用。

摄入管道结构

以下是一个简化但可扩展的管道结构，在实践中已被证明非常有效：

  1. 路由器：负责通过MIME类型、文件扩展名或内容嗅探来检测文件类型和元数据。
  2. 模态特定提取器：
    • 文本/PDFs：使用pdfminer或布局感知的OCR（如Tesseract结合布局解析器）。
    • 表格：使用pandas、CSV/HTML解析器，以及TAPAS或TaBERT等向量化工具。
    • 图片：使用BLIP-2或CLIP进行标注；使用TrOCR或Donut进行OCR。
    • 音频：使用OpenAI的Whisper（目前最好的免费语音转文本基线模型）。
  3. 预处理器/分块器：针对每种格式实现自定义逻辑：
    • 对文本进行语义分块。
    • 对表格进行基于行或块的分块。
    • 对PDF进行布局块分组。
  4. 嵌入器：
    • 文本：使用E5、Instructor或LLaMA嵌入（自托管），如果可以接受API依赖，也可选用OpenAI。
    • 表格：使用池化的TAPAS向量或行级别表示。
    • 图片：使用CLIP，或通过BLIP-2生成的图像标注再传入文本嵌入器。
  5. 索引与元数据存储：
    • 采用混合设置：例如，Qdrant用于向量存储，PostgreSQL/Redis用于元数据存储。
    • 存储模态标签、来源引用和时间戳，以便后续的重新排序和上下文处理。

🧠 模态感知检索策略

这一步是提升整个系统性能的关键：

  • 第一阶段：基于元数据进行召回 → 根据类型、来源或日期进行限制。
  • 第二阶段：在相应的模态特定索引中进行向量搜索。
  • 第三阶段（可选）：进行跨模态的重新排序，比如使用ColBERT或针对特定领域训练的小型LLaMA重新排序器。

🧪 评估

在多模态系统中，评估工作往往比较复杂，因为答案可能来自图表、图片标注或表格列标签。

建议：

  • 针对每种模态生成合成问答对：
    • 使用Qwen 2.5 / Gemma 3从文本/表格中生成问答对（或查阅HuggingFace排行榜，了解最新的基准测试结果）。
    • 对于图片，首先使用BLIP-2进行标注，然后将其输入到您的LLM中生成问答对。
  • 覆盖率检查：检查是否检索到了所有有意义的块。
  • 可视化仪表板：即使是基本的检索热图也能帮助发现模态缺失问题。

总结（TL;DR）

  • 数据摄入不仅仅是“预处理步骤”，它是一个模态感知的转换管道。
  • 您需要混合索引、检索过滤器，并可选择使用重新排序器。
  • 首先从简单入手：在需要复杂的视觉语言模型（VLM）之前，图片标注和光学字符识别（OCR）就能发挥很大作用。
  • 评估是一项艰巨的任务——尽可能自动化，并预留人工介入的空间（或者等待我们开发出完全自动化的系统）。

期待了解其他人是如何处理这个问题的，欢迎分享您的经验。