傳統 RAG 系統在處理包含圖片和表格的 PDF 檔案時，由於依賴文字嵌入模型，往往難以有效理解視覺內容。為解決此問題，可以引入多模態模型，將圖片和表格的資訊萃取並轉換為文字描述。如此一來，文字嵌入模型就能夠捕捉到檔案中所有元素的關鍵資訊，進而提升 RAG 系統的整體效能，更準確地回答使用者提問或進行檔案摘要。此方法能有效彌補傳統 RAG 系統在處理複雜 PDF 檔案時的不足，使其更適用於實際應用場景。
討論
許多PDF檔案包含混合的文字、圖片和表格。雖然人類可以輕鬆理解這些元素，但RAG系統往往依賴於文字嵌入模型，而這些模型在處理視覺內容時可能會遇到困難。為了填補這個空白，我們可以使用多模態模型來分析和總結圖片和表格為文字。這樣，文字嵌入就可以捕捉到所有元素的基本資訊。
參考資源
如果您想要了解更多關於RAG系統的高階載入管道，可以檢視LangChain、Llamaindex、OpenAI或Anthropic等主要RAG框架和模型提供商的部落格文章。
從技術架構視角來看，純文字的嵌入模型在處理PDF等富格式檔案時，顯然存在著資訊擷取的瓶頸。深入剖析其核心運作機制，可以發現這些模型難以有效解讀圖片、表格等視覺元素所蘊含的資訊，從而限制了RAG系統對檔案整體內容的理解。為瞭解決這個問題，匯入多模態模型，將視覺資訊轉化為文字描述，無疑是一項極具價值的策略。透過整合多模態模型，RAG系統的理解能力將獲得顯著提升，能夠更精確地捕捉檔案中的所有關鍵資訊，進而提升檔案檢索、問答系統等下游應用的效能。然而，多模態模型的整合也並非沒有挑戰。技術團隊需要仔細評估不同模型的效能、計算成本以及與現有系統的相容性。對於資源有限的團隊，建議優先將多模態模型應用於圖片和表格資訊密度較高的場景，例如技術規格檔案、研究報告等，以最大化其效益。展望未來，隨著多模態技術的持續發展以及計算資源成本的下降，我們預見其在RAG系統中的應用將更加普及，進而推動更智慧、更全面的資訊處理方案。玄貓認為，掌握多模態技術將成為未來構建高效能RAG系統的關鍵能力。
