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🔍 实战复盘 | 基于视觉模型的多模态 RAG 系统，我们踩过的坑与收获

· 阅读需 6 分钟
weizxfree
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KnowFlow 项目创始人

📋 项目背景​

在 KnowFlow 内部交流群的同学都知道，近期我们团队在做一款基于视觉模型的多模态 RAG 系统。经过 2 周左右密集开发，我们进行了全方位的测试，在群内公开召集难啃的文档，现在整体上对于多模态 RAG 有了更加深入的认识。

文章目标

本文旨在为同行开发者和有意向的客户提供一些建议和思考，遵循客观、理性的视角，分享我们的实战经验。

🤔 什么是多模态 RAG？​

传统 RAG vs 多模态 RAG​

方案类型处理方式优势劣势
传统 RAGOCR 解析 → 文本/表格/图片 → 向量存储成熟稳定，成本较低可能丢失布局信息
多模态 RAG文档图片 → 视觉模型向量化 → 直接检索保持完整视觉信息计算成本较高

🔄 多模态 RAG 工作流程​

  1. 文档预处理：将文档转换为图片格式
  2. 向量化存储：使用 ColPali 等框架进行向量化
  3. 相似度检索：通过相似度得分获取高关联性图片
  4. 视觉理解：将图片信息输入视觉模型（如 Qwen2.5 VL）
  5. 结果生成：视觉模型返回最终答案

🧠 什么是 ColPali​

ColPali 基于 ColBERT（Contextualized Late Interaction over BERT）方法，并结合视觉语言模型（如 PaliGemma-3B）处理文档的视觉和文本信息。

🔑 核心创新​

  • 多向量嵌入：通过文档图像生成 multi-vector embeddings
  • 无需 OCR：直接利用文档的视觉特征进行检索
  • 布局保持：无需复杂的布局分析，保持原始文档结构
核心优势

通过 ColPali，我们无需传统 OCR 解析，直接对文档图片进行嵌入处理，大大节省了预处理时间。

🔧 技术实现流程​

步骤 1：文档预处理​

将文档按页截图处理，然后输入 ColPali 进行存储

步骤 2：多向量嵌入生成​

  • 图像分割：ColPali 将文档图像分割成多个图像块（patches）
  • 嵌入生成：通过视觉语言模型（如 PaliGemma）处理图像块
  • 向量表示：为每个图像块生成独立的嵌入向量，保留细粒度信息

步骤 3：检索匹配​

  • 晚交互机制：使用 ColBERT 的晚交互机制
  • 相似度计算：查询嵌入与文档多个嵌入向量逐一匹配
  • 得分汇总：计算查询与文档的总体相关性得分

📊 实测效果​

在我们的系统实测中：

指标表现说明
检索准确率~90%大大超出预期
响应速度接近传统 OCRGPU 加速下表现优异
存储方案Milvus 向量数据库稳定可靠
超预期表现

检索准确率达到 90%，在 GPU 加持下速度接近传统 OCR 解析耗时。

视觉模型选择​

考虑到模型的扩展性，我们采用了 LiteLLM 来接入视觉模型，目前支持 Ollama 和兼容 OpenAPI 协议的在线模型，如硅基流动和 Qwen API。

在项目实测过程中，我们挑选了：

  • Ollama 本地部署的 Qwen2.5 VL 32B 模型
  • 在线 Qwen 2.5VL 72B API

其中硬件配置 RTX 单卡4090 48G 显存运行 Qwen2.5 VL 32B 很流畅，24G 没有实测过，预估可能会有点卡顿。

实测效果演示​

在交流群内公开召集了一些文档，这些文档大多数结构比较复杂，传统的如 RAGFlow RAG 系统处理的不是特别好。

案例 1：本科在辽宁招生计划.pdf​

Q: 南昌航空大学科技学院招生情况？

A: 大家可以比对下，基本上完美回答。

案例 2：公路桥梁钢结构防腐涂装技术条件.pdf​

Q: 非封闭环境内涂层体系?

A: 也是完美回答。

案例 3：公路桥梁抗震设计规范JTG T 2231 01 2020_2020抗震规范.pdf​

Q: 桥梁抗震措施等级

A: 此处回答中规中矩，命中了表格内的部分数据。

案例 4：公路桥梁抗震设计规范JTG T 2231 01 2020_2020抗震规范.pdf​

Q: 桥梁抗震设防目标

A: 此处回答的有点不符合预期，没有正确识别到问题语义。

结论与思考​

基于视觉模型的多模态 RAG 系统，针对一些复杂文档结构的样例确实展示出了他的优越性，基本无损的还原和理解文档的信息，基于视觉模型的能力后续可以在图片上进一步做增强，比如圈选和理解。

优势​

  1. 检索准确率高：检索这块大大超出预期，基本上能快速检索出目标图像
  2. 结构保持完整：对于复杂文档结构能够很好地保持原有布局和格式
  3. 无需复杂预处理：省去了传统 OCR 的复杂解析步骤

挑战与限制​

  1. 视觉模型瓶颈：目前该系统的瓶颈在于视觉模型，在实际测试过程中基于本地部署的 Qwen2.5 VL 32B 模型，经常会出现语义理解失败、图片理解幻觉等问题。

  2. 成本考量：72B 的在线模型这些问题基本上不存在了，但付出的成本可想而知，商业一定是要考虑 ROI。

  3. 人工干预困难：同时基于图片的 RAG 识别方案，天然决定了人工标注和干预的能力大打折扣，我们无法做到像 RAGFlow 一样人工的修正 chunk 的数据。也就是说，当然国外也有一些针对于图片的标注方案，但实施成本反而很高。

最终结论​

基于上述分析，我们给出一个结论：多模态 RAG 系统的天花板很高，但付出的成本也很大，ROI 整体来看不是那么高，短期的市场内，一定取代不了以文本为主的 RAG 系统。

但随着新的多模态向量化模型以及视觉模型的不断涌现，最终会渐渐的走入 RAG 的舞台。至于是什么时候，无法预料，但最终肯定会。

KVisualRAG 未来展望​

对于 KVisualRAG，我们实现了基于纯向量化的检索匹配，依照国外一些成熟的技术方案，在保证检索准确率的前提下，为用户提供了一个可以实际使用的多模态 RAG 解决方案。

虽然目前还存在一些挑战，但我们相信随着技术的不断发展，多模态 RAG 将会成为文档处理领域的重要发展方向。我们将持续关注这一领域的技术进展，并不断优化我们的解决方案。

项目已开源，欢迎大家关注和参与贡献！