项目实践！Multi-Agent做多模态RAG（附源码）
宝子们，多模态RAG一直存在很多技术难点，老兵最近发现一个很有意思的解决方案，采用多模态多智能体框架，同时检索文本和图像信息来提高文档问答的准确性，分享给宝子们：\n \n方案中构建了含有5个agent的rag系统：General Agent、Critical Agent、Text Agent、Image Agent、Summarizing Agent，具体实现步骤如下：\n \n1️⃣文档预处理：使用OCR提取文本，并把每页文档保存为图像，形成文本和图像数据。\n2️⃣多模态上下文检索：使用文本RAG和图像RAG分别对文本和图像进行检索，获取与问题最相关的文本段和图像页\n3️⃣初始分析和关键信息提取：General Agent生成初步答案，Critical Agent提取关键信息，指导文本及图像细分处理进行分析\n4️⃣文本及图像细分处理：Text Agent和Image Agent分别在各自模态内分析检索到的上下文，生成详细的答案\n5️⃣答案合成：Summarizing Agent综合所有智能体的输出，生成最终答案。\n \n#大模型 #大模型教学 #大模型学习\n#rag #aiagent #大模型求职\n#大模型项目 #多模态 #多模态人工智能\n#老兵嘚吧嘚