👁️ 多模态ID:
rag-multimodal多模态 RAG (跨模块)
Multimodal RAG (cross-module)
🎯核心定义
多模态 RAG 用 CLIP 类多模态 embedding 把图文统一到同一向量空间做联合检索, 再经重排 (cross-encoder) 与生成。
💡使用场景
图文/图表/PDF 问答、多模态知识库检索面试。
⚡解决的核心痛点
纯文本检索无法覆盖图像、图表、表格中的信息, 多模态 embedding + 重排显著提升召回质量。详见 AI_Engineering 模块: 向量检索、召回与重排管线见 AI_Engineering 模块 (指南 naive-and-advanced-rag)。
🎯5 个高频面试考点 (Exam Points)
1
多模态 RAG 如何把图文统一到同一向量空间做联合检索?
2
多模态 embedding (如 CLIP) 与纯文本 embedding 在检索上的差异?
3
图文混合内容检索的召回/重排管线如何设计?
4
多模态 RAG 相比纯文本 RAG 在哪些场景收益最大?
5
表格/图表类文档检索的难点与常用解法?
📖 关联深度指南:📄 naive-and-advanced-rag →
更新于 2026-08-12🎯
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