多模态rag学习
多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是近年来非常热门的技术，特别是在将生成模型（如 GPT、BERT 等）与信息检索（IR）技术结合时，进一步增强生成的准确性和多样性。多模态 RAG 进一步扩展了这一框架，将文本、图像、视频等多种模态的信息结合起来，来进行检索和生成。rag技术见🔗https://zhuanlan.zhihu.com/p/675509396
以下是一个系统的学习路径和方法，帮助你从基础到进阶，逐步掌握多模态 RAG 技术。
学习路径
1. 掌握基础的生成模型与检索技术
在学习多模态 RAG 之前，理解生成模型和检索技术的基础非常重要。
1.1 生成模型基础
首先，你需要掌握基于文本的生成模型，如 Transformer、BERT、GPT 等。这些模型是 RAG 的基础，理解它们的结构和训练方式有助于理解 RAG 的生成部分。
• 推荐资源：
• 《Attention is All You Need》：Transformer 的原始论文。
• Hugging Face 的 Transformer 教程：https://huggingface.co/course/chapter1
• 深入学习 GPT-3、BERT 等模型的架构、工作原理和应用。
1.2 信息检索基础
RAG 模型依赖于检索机制从知识库中提取相关信息。因此，理解基础的信息检索方法也很重要。你可以从经典的 IR 算法开始，如 TF-IDF、BM25，然后再了解现代的语义检索方法，如基于深度学习的双编码器（Dual Encoder）架构。
• 推荐资源：
• 《An Introduction to Information Retrieval》：这是关于传统 IR 算法的经典书籍。
• BM25 相关学习：BM25 是经典的检索算法，可以帮助你理解文档和查询之间的匹配过程。
• 语义检索与双编码器：如 BERT-based retriever，或 ColBERT 等模型。可以参考 Hugging Face 的 Dense Retriever 模型。
2. 学习 RAG 框架（文本模式）
一旦你理解了生成模型和检索技术，接下来就是了解 RAG 框架。RAG 是将信息检索与生成模型相结合，通过检索到的知识提升生成模型的准确性和信息量。
2.1 RAG 模型原理
RAG（Retrieval-Augmented Generation）结合了生成模型和检索模型：
• 生成部分：通常是 GPT 或 BART 等生成模型，负责生成自然语言。
• 检索部分：从外部知识库（如文档、数据库等）中检索到相关信息，并作为输入传递给生成模型。
可以参考以下论文：
• 论文: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks —— 这篇论文详细解释了 RAG 模型的工作原理、训练方法和评估方式。
2.2 实现与实践
• Hugging Face 实践：RAG 已被集成到 Hugging Face Transformers 库中，你可以快速实现和实验。你可以从预训练模型开始，逐步修改和训练自己的 RAG 模型。
• Hugging Face RAG 教程：https://huggingface.co/blog/rag
3. 理解多模态学习
多模态学习是 RAG 的进一步扩展，它结合了文本、图像、视频、音频等不同模态的数据。掌握如何处理不同模态的数据是多模态 RAG 的关键。
3.1 多模态学习的基本概念
• 跨模态嵌入（Cross-modal embeddings）：学习如何将不同模态的数据（如图像和文本）映射到一个共同的嵌入空间，从而能够在不同模态间进行匹配和检索。
• 常见的多模态模型：
• CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）：用于将图像和文本嵌入到同一向量空间，并进行跨模态检索。
• VisualBERT、VilBERT：这些模型扩展了 BERT，能够处理图像和文本的联合表示。
3.2 多模态检索与生成
多模态 RAG 的难点在于如何利用不同模态（如图像和文本）的信息进行生成。你需要学习如何将不同模态的特征向量结合起来，并通过检索机制增强生成模型。
• 推荐论文:
• CLIP: CLIP 是 OpenAI 提出的一个跨模态模型，能够在图像和文本之间进行检索，是多模态学习的重要模型之一。
• VilBERT: 一种扩展 BERT 的多模态模型，用于处理视觉和语言任务。
4. 结合多模态信息进行生成（多模态 RAG）
多模态 RAG 是将多模态信息（如文本、图像、视频等）结合起来进行生成任务。你可以利用多模态检索的结果增强生成任务。
4.1 实现多模态 RAG
• 使用多模态嵌入技术，将不同模态的数据结合进生成模型。可以从文本和图像结合的 RAG 模型开始，并尝试扩展到更多模态（如视频、音频等）。
• 实现路径:
• 首先实现单模态（如文本）的 RAG 模型。
• 然后在此基础上，尝试加入其他模态（如图像、音频）的检索和生成过程。
4.2 实验与评估
• 实验：你可以在公共数据集上训练多模态 RAG 模型。常用的数据集如 COCO（图像和文本）、Flickr30K 等，可以用来训练文本和图像之间的跨模态检索和生成任务。
• 评估：你需要学习如何评估多模态 RAG 模型的性能，通常包括生成质量评估（如 BLEU、ROUGE 等）、检索准确率（如 Recall@k）等。
5. 前沿技术与应用
多模态 RAG 的应用非常广泛，如多模态搜索引擎、智能问答、生成式对话系统、图像生成等。你可以结合你的兴趣领域，深入探索这些应用场景。
• 前沿应用：
• 多模态对话系统：结合视觉、听觉、文本信息进行人机对话。
• 生成式图像问答（VQA）：根据图像内容生成相关答案。
• 多模态推荐系统：结合文本和图像信息，生成个性化推荐。
总结
学习多模态 RAG 的路径可以分为几个阶段：
- 夯实生成模型和信息检索基础。
- 学习 RAG 框架的工作原理和实现。
- 掌握多模态学习和跨模态检索技术。
- 实现和实验多模态 RAG 模型。
- 探索前沿应用。