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做机械的有什么网站,seo快速建站,佛山网站建设3lue,建筑建材网站建设在制造业、工程维护等工业场景中#xff0c;设备手册、软件指南里的复杂技术文本往往与示意图、截图等视觉信息深度绑定。传统依赖纯文本的RAG#xff08;检索增强生成#xff09;系统难以完整理解这类多模态文档#xff0c;导致在操作流程查询、故障排查等实际任务中表现受…在制造业、工程维护等工业场景中设备手册、软件指南里的复杂技术文本往往与示意图、截图等视觉信息深度绑定。传统依赖纯文本的RAG检索增强生成系统难以完整理解这类多模态文档导致在操作流程查询、故障排查等实际任务中表现受限。慕尼黑大学与西门子联合团队的最新研究通过将文本与图像融合的多模态RAG技术为工业领域的智能问答提供了全新解决方案同时也验证了不同多模态RAG策略的落地应用。论文地址https://arxiv.org/abs/2410.21943 项目地址https://github.com/riedlerm/multimodal_rag_for_industry01 —研究背景为什么工业领域需要多模态RAG大语言模型LLMs在通用问答场景中表现亮眼但在工业领域面临两大核心痛点一是缺乏专业领域知识二是容易产生幻觉。RAG技术通过检索外部文档辅助生成有效缓解了这些问题但传统RAG仅聚焦文本数据无法应对工业文档的多模态特性。工业场景中的手册、产品说明书等资料常常需要文字与图表结合才能完整传递信息——比如设备操作步骤既需要文字说明也依赖界面截图或部件示意图故障排查指南往往包含波形图、参数对照表等视觉元素。仅靠文本无法精准捕捉这些关键信息而多模态大语言模型MLLMs的兴起为同时处理文本和图像提供了技术可能。然而当前多模态RAG的研究主要集中在通用领域或医疗场景针对工业领域的应用探索几乎空白。为此研究团队聚焦两个核心问题一是文本图像的多模态输入是否能提升工业RAG的性能二是工业多模态RAG的最优配置是什么02 —核心贡献填补工业多模态RAG空白首次验证工业多模态RAG的优越性将多模态模型成功集成到工业RAG系统中实验证明其性能显著优于纯文本或纯图像的单模态RAG。对比两种核心图像处理方案深入分析了多模态嵌入和图像文本总结两种策略发现图像总结方法在灵活性和可扩展性上更具优势为后续优化提供了明确方向。03 —数据集构建解决工业领域数据稀缺难题由于工业领域缺乏现成的标注数据集尤其是包含文本、图像、问题、答案的多模态四元组数据研究团队手动构建了专属数据集知识库来源20篇工业领域PDF文档涵盖可编程控制器、断路器、机器人等设备的手册和软件文档提取出8540个文本片段平均225词/片段和8377张图像按页面对齐确保上下文一致性。测试集设计手动标注100个问题-答案对覆盖操作流程、设备配置、故障排查等典型工业任务。每个样本包含问题、参考答案、对应文本上下文和图像上下文形成完整的多模态四元组。以下是数据集中的一个实例工业手册原文页面对应的多模态测试样本从实例可以看出仅靠文本无法确定Read log entries按钮的位置必须结合图像才能给出完整准确的答案这也印证了多模态融合的必要性。04 —实验设计全面对比多模态与单模态方案研究设计了5种实验设置从基线到最优上限全面覆盖同时对比两种图像处理策略和两款主流多模态模型GPT-4V、LLaVA。五种核心实验设置实验类型核心方法实验目的Baseline基线直接将问题输入LLM无检索步骤评估LLM原生领域知识水平Text-Only RAG仅文本文本片段嵌入后检索拼接问题生成答案作为多模态方案的对比基准Image-Only RAG仅图像两种方案①CLIP模型联合嵌入图像与问题②多模态LLM生成图像文本总结后检索评估纯图像上下文的有效性对比两种图像处理策略Multimodal RAG多模态两种配置①图像CLIP嵌入文本独立嵌入双库检索②图像总结文本统一嵌入单库检索验证多模态融合效果寻找最优配置Gold Standard Context黄金标准直接输入标注好的文本图像上下文无检索展示理想检索条件下的性能上限多模态RAG的两种核心架构示意图评估体系六维指标全面衡量性能研究采用LLM-as-a-Judge评估方法通过GPT-4V和LLaVA交叉评估避免单一模型偏见核心评估指标包括6项答案正确性生成答案与参考答案的吻合度忽略表述差异允许补充无冲突信息答案相关性生成答案与问题的关联程度文本忠实性答案与检索文本的一致性图像忠实性答案与检索图像的一致性文本上下文相关性检索文本与问题的关联程度图像上下文相关性检索图像与问题的关联程度05 —关键实验结果多模态融合成核心优势1. 多模态显著优于单模态在黄金标准设置中多模态方案的答案正确率达到80%而单模态仅文本或仅图像仅为60%左右在实际检索场景中多模态RAG也持续领先单模态方案。这表明文本与图像的互补信息能有效提升工业场景问答的准确性。值得注意的是纯图像RAG的性能仅略高于基线远低于纯文本RAG说明当前图像检索技术仍是多模态系统的短板需要进一步优化。2. 多图像提示提升效果但需注意一致性GPT-4V支持多图像输入实验发现提供多个图像作为上下文时答案正确性和相关性均有提升但图像忠实性略有下降——模型可能过度聚焦某一张图像而忽略整体信息。如何平衡多图像信息融合与一致性是未来优化的重要方向。3. 图像总结策略优于多模态嵌入两种图像处理方案对比中图像总结将图像转为文本总结后与文本统一嵌入在多数指标上表现更优答案正确率多模态RAG中图像总结方案的GPT-4V表现达到43%高于多模态嵌入的37%灵活性图像总结可通过优化提示词、微调总结模型进一步提升而多模态嵌入性能高度依赖嵌入模型质量兼容性图像总结生成的文本可直接与现有文本RAG流程集成无需额外适配多模态嵌入系统4. 模型对比GPT-4V整体领先LLaVA在答案正确性上GPT-4V显著优于LLaVA文本忠实性方面两者差距较小图像相关指标上LLaVA在部分场景表现接近GPT-4V但整体仍有差距。这为工业场景的模型选型提供了参考追求高性能优先选择GPT-4V预算有限时可考虑LLaVA作为替代方案。06 —总结结合慕尼黑大学与西门子联合团队的工业多模态 RAG 研究及 [MRAG 综述]来看图像总结在当前实验中表现更优但这一结果具有场景局限性。实验数据集的图像含大量文字信息如设备手册截图、软件界面图像总结能精准提取这类结构化内容且可直接适配现有文本 RAG 流程兼容性与灵活性突出因此在答案正确率、落地便捷性上优于多模态嵌入。从理论潜力来看多模态嵌入直接编码图像视觉特征向量包含的原始信息更完整本应具备更高上限其当前表现不佳核心源于通用嵌入模型未针对工业场景优化且图像检索技术尚不成熟。值得注意的是两种方法的优劣高度依赖数据特性文本密集型图像适配图像总结而文本稀缺的视觉密集型图像如故障波形图、部件结构图中多模态嵌入有望在嵌入模型升级后实现反超。整体而言图像总结是当前工业文本密集场景的务实选择多模态嵌入则具备长期潜力未来工业多模态 RAG 的最优解或将是结合数据特性的两种方法融合策略而非单一方案主导。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】