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多模态RAG:打造图文互动的智能问答与电商导购助手最佳实践

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OpenSearch LLM智能问答版集成了数据解析、处理、切片、向量化、文本&向量检索、多模态LLM等模型和功能,支持构建一站式的多模态RAG系统。OpenSearch平台不仅能够处理传统的文本内容,还能有效处理图片和视频等多媒体信息,显著提升了信息检索和服务的质量。本文将为您介绍如何使用OpenSearch LLM智能问答版快速搭建多模态RAG系统。

背景

随着人工智能生成内容(AIGC)技术的飞速进步,大型语言模型(LLM)的应用正在不断发展。检索增强生成(RAG)系统已成为企业知识库管理、智能客服以及电子商务领域提升用户体验的关键技术。传统的文本RAG已无法满足当今的需求,因此,能够处理图片和视频等多媒体内容的多模态RAG成为了提高交互质量和用户体验的重要手段。通过结合知识库中的操作流程图、商城数据库中的商品图等,可以为用户提供更为生动直观的文字+图片结合信息呈现形式。

构建高效的多模态RAG系统

多模态搜索

在企业中,大量的信息以图片或视频的形式被存储。为了高效地访问这些视觉信息,“以文搜图”和“以图搜图”的需求日益增长。OpenSearch基于先进的图片理解和图片向量化模型,支持快速构建端到端的多模态搜索系统。为了展示这一功能的强大,OpenSearch还基于钉钉AI助手和公开数据集开发了一个多模态查询助手的演示版本,供用户免费体验。

点击立即免费体验

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多模态RAG

在多模态搜索基础上,OpenSearch进一步整合了文本生成大模型,面向企业知识库管理、电商导购等场景推出多模态RAG能力。用户只需上传相关的业务数据,OpenSearch就能智能地解析图片内容,并结合这些信息生成高质量的对话反馈,从而提供基于企业知识库和商品数据库的RAG服务。

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前期准备

您需要提前准备好用于构建多模态RAG系统的数据文档,包括但不限于文本文档、图片资料等。确保这些文件内容丰富且质量高,以便OpenSearch LLM智能问答版能够更好地理解和处理信息。

三步轻松搭建多模态RAG系统

OpenSearch LLM智能问答版是一款开箱即用的一站式RAG产品,让用户能够在几分钟内快速构建起多模态RAG系统,只需三步。

步骤一:购买LLM智能问答版实例

步骤二:上传多模态数据文档

  1. 登录OpenSearch控制台

  2. 在顶部菜单栏切换目标地域后,在控制台右上角切换产品版本为OpenSearch-LLM智能问答版

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  3. 单击目标实例操作列的管理

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  4. 选择配置中心 > 数据配置,单击文件导入,将提前准备好的多模态数据文档导入到OpenSearch。详情请参见数据配置

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步骤三:测试问答效果

数据文档上传成功后,单击问答测试,您可以开始测试问答效果。

说明

如果您上传的文件过大,超过100 MB,为了保证体验效果最佳,建议您等待2~3分钟,待系统解析理解完数据后再进行问答测试。

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总结

至此,您已完成基于OpenSearch LLM智能问答版的多模态RAG应用搭建,可用于智能问答、电商导购等多种场景。