多模态RAG

多模态RAG（Multimodal Retrieval-Augmented Generation）是在检索增强生成中引入图像、视频、音频等多种模态的检索，构建更丰富的知识库。Gemini Embedding 2的原生多模态向量化能力为多模态RAG提供了技术基础。

架构

• 向量化层：使用原生多模态Embedding模型将文本、图像、视频、音频统一映射到同一向量空间。
• 检索层：在向量数据库中检索与查询最相关的多模态内容。
• 生成层：大语言模型结合检索到的多模态内容生成回答。

应用场景

• 工业AR辅助：工人戴着AR眼镜询问设备问题，系统录制音频和视频，检索历史维修记录（包含声音样本、视频演示和PDF手册），AI结合实时检索到的视频教程指导工人排查。
• 全模态知识库：将工厂的文档、视频、音频、仿真结果统一索引，支持跨模态查询。
• 智能客服：用户上传图片或视频描述问题，系统检索相关文档和案例，生成图文并茂的回答。

优势

• 突破纯文本RAG的局限，支持更丰富的查询和回答形式。
• 在工业场景中，视频和音频往往包含文本无法捕捉的关键信息。