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「视觉理解 RAG」找到 5 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…id/iOS设计规范），再逐步积累业务数据 复杂交互理解 引入时序：支持多张截图（点击前/后）判断状态变化 学习建议 掌握OCR、视觉理解模型（如CLIP）、RAG基础流程及向量数据库使用，结合实际案例动手搭建小型多模态系统，理解模块间协作逻辑。
匹配题目：当用户提供一个软件或网页界面的截图时，如何利用检索增强生成（RAG）技术，结合视觉理解与知识库，解释界面上各个组件的功能与用途？请描述整体流程与关键技术点。
匹配口述回答：这道题其实是在问，当我们想让[[RAG]]理解图片的时候，到底是走一条捷径，还是硬着头皮做真正的[[多模态]]融合。说白了，伪多模态就是把图片强行转成文字，再走传统的文本检索；真正多模态呢，是让图片和文本在一个共享的向量空间里去匹配。 先讲伪多模态，它的做法很直接：图片进来，先走[[OCR]]提取文字，或者用GPT-4V这种模型生成一段描述，然后把这些文本丢进普通的[[Vector Database]]去检索。它的本质是，输入是多模态的，但检索环节已经退化成了单模态。 好处是…
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