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「伪多模态RAG」找到 3 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心区别：是否共享语义空间 伪多模态RAG 实现方式：图像/视频经OCR、Caption或视觉编码器（如CLIP）转成文本描述，再入向量库 典型链路：图像 → BLIP2生成caption → 文本embedding → 检索 → LLM生成 本质：多模态→单模态的有损压缩，检索和生成阶段都是纯文本 真多模态RAG 实现方式：图像和文本统一编码到共享语义空间，直接进行跨模态相似度计算 典型链路：图像+文本 → 多模态encoder（如CLIP dual encoder/EVA…
匹配正文：两种实现方式的核心差异 伪多模态RAG（文本桥接方案） 图像 → OCR/ Captioning → 纯文本 → 文本向量库检索 典型工具：GPT-4V生成描述、PaddleOCR提取文字 本质：多模态输入，但检索环节退化为单模态 真正多模态RAG（统一编码方案） 图像 + 文本 → 多模态编码器（如CLIP、LLaVA、Qwen-VL）→ 共享向量空间检索 检索结果：原始图像块 + 相关文本 → 多模态LLM生成 本质：跨模态统一表征，端到端多模态处理 三维度对比分析 维度…
匹配正文：主流多模态RAG框架 1. 伪多模态RAG（早期方案） 架构：图像→OCR/Caption→文本→向量库→LLM 代表：传统CLIP+文本RAG拼接 问题：信息严重损耗，图文对齐弱 2. 真多模态RAG（当前主流） 框架 核心机制 特点 ColPali 延迟交互+视觉token级编码 端到端，无需OCR，适合文档理解 Qwen-VL-RAG 统一多模态Embedding 中文优化，图文联合表征 LlamaIndex多模态 多向量空间+重排序 工程成熟，灵活度高 3. 关键架构…
学习内容与项目面试，在同一条路上。