基于 RAG 模型的图片与表格信息处理：解析与实践

在大模型的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）过程中，处理文本以外的信息，尤其是图片、表格、图标等内容，往往是一项挑战。传统的 RAG 方法主要是将文本信息转换成向量嵌入，然后通过匹配机制进行信息检索。然而，文档中的非文本信息同样承载了大量的信息，对于模型在推理时生成准确、详细的回答也至关重要。那么，在基于外部文档创建向量数据库时，如何有效地处理这些非文本信息呢？

1. 从 PDF 与网页中提取非文本信息的挑战

PDF 文档和网页不仅包含纯文本内容，还有图片、图表、图标、表格等视觉信息。这些非文本内容往往用于传达关键数据和信息。例如，科学论文中的表格包含了实验结果，而技术文档中的图片则用于示意复杂概念。如何让 RAG 模型有效利用这些信息，是一个极具挑战性的问题。要解决这一问题，必须首先将非文本内容转化为某种可以嵌入到向量数据库中的形式。

在具体应用中，假设有一个医药领域的 PDF 文档，其中表格记录了各种药物的测试结果，而一些附图则显示了不同药物的作用效果。若只对文本进行嵌入，将无法覆盖这些表格和图片所承载的重要信息，导致模型生成内容时缺乏参考。因此，必须采用适合的方法对这些非文本内容进行提取和处理。

2. 处理图片和图表信息

对于图片和图表，最常用的方法是通过图像识别与视觉嵌入模型进行处理。可以将图片转化为语义向量，或者将图中的关键信息提取为文本描述。

具体的操作步骤如下：

1. 图片提取与识别：首先，通过 PDF 解析工具（如 pdfminer、PyMuPDF 等）将 PDF 文档中的图片部分提取出来。类似地，对于网页内容，可以通过 BeautifulSoup 等工具提取图片链接。

2. 图像转文本描述：对于提取出的图片，可以使用图像识别模型（如 OpenAI CLIP 或 BLIP）将图片内容转化为文本描述。CLIP 是一种非常强大的模型，可以将图片和文本映射到相同的语义空间。通过这种方式，能够获得对图片的文字描述，从而将其与文本信息结合。

3. 向量嵌入生成：将生成的文本描述与原始文档的文本信息一同传入到文本嵌入模型中，例如 BERT 或 OpenAI Embedding API。这样，图像中蕴含的信息就能以向量的形式表示，并存储到向量数据库中。

例如，假设有一个医学文档中包含一个肺部疾病的 X 光图像，使用 CLIP 可以得到该图像的描述，比如“显示出右下肺部轻微浑浊，可能为肺炎初期症状”。将这个描述生成向量后，可以与其他文本信息共同嵌入到数据库中。

4. 图片的视觉嵌入：除了生成文本描述外，还可以直接对图片进行视觉嵌入，将图片表示为向量。这对于模型理解图像的整体特征是有效的，尤其是在面对复杂图像，或者一些需要视觉对比的信息时，直接使用视觉嵌入能够保留更多细节。

3. 表格信息的处理

表格中的数据通常以结构化的方式呈现，包含大量定量信息，这些信息需要被合理地转换以便后续使用。在 RAG 中处理表格可以采用以下步骤：

1. 表格提取：首先，使用工具（例如 Camelot 或 Tabula）将 PDF 中的表格提取为结构化的数据格式（如 CSV）。在网页内容中，表格通常以 HTML 标签呈现，使用 BeautifulSoup 可以方便地进行提取。

2. 表格结构化信息解析：提取到表格之后，需要将其解析成模型可理解的形式。例如，将表格中的数值数据与对应的行、列标题结合，生成具有上下文信息的自然语言描述。比如，若表格描述的是药物对某种疾病的不同效果，可以将其描述为“药物 A 对疾病 X 的有效率为 80%”。

3. 生成嵌入向量：将这些描述通过文本嵌入模型转换为向量。这样，表格中的结构化数据也能够被整合到向量数据库中，从而在 Retrieval 阶段被有效利用。

例如，在一个涉及各类疾病与治疗方案效果的表格中，数据列显示了不同治疗方案的成功率和副作用。可以将其转换为类似“对于疾病 Y，治疗方案 Z 的成功率为 75%，常见副作用为轻度恶心”的描述，这样表格数据就可以与文本内容一起进行嵌入。

4. 将文本、图片、表格整合为统一的向量数据库

经过上述步骤，文档中所有的文本、图片和表格内容都已转换为向量表示。接下来，将这些信息存储到向量数据库中（例如 FAISS 或 Pinecone）。

当用户提出查询时，例如想要知道某个药物对某种疾病的效果，向量数据库会检索出所有相关的信息——包括文本、图片描述和表格数据的嵌入。这样，RAG 模型可以基于这些信息生成更为全面和准确的回答。

5. 代码实现示例

下面是一个简单的 Python 示例，展示如何提取 PDF 文档中的文本、图片和表格，并将这些信息嵌入到向量数据库中。

import fitz  # PyMuPDF，用于 PDF 处理
import clip
import torch
import openai
import pandas as pd
from PIL import Image
from transformers import BertModel, BertTokenizer
import faiss

# Step 1: 提取 PDF 文档中的文本、图片和表格
doc = fitz.open("example.pdf")
texts = []
images = []

for page_number in range(len(doc)):
    page = doc.load_page(page_number)
    texts.append(page.get_text())  # 提取文本
    images.extend(page.get_images(full=True))  # 提取图片

# Step 2: 使用 CLIP 生成图片描述
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device="cpu")
image_descriptions = []

for img in images:
    image_path = f"image_{img[0]}.png"
    pix = fitz.Pixmap(doc.extract_image(img[0])['image'])
    pix.save(image_path)
    image = preprocess(Image.open(image_path)).unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        text_features = model.encode_image(image)
    image_descriptions.append(text_features)

# Step 3: 使用 BERT 生成文本和图片描述的嵌入
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
bert_model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

all_texts = texts + image_descriptions
embeddings = []

for text in all_texts:
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        outputs = bert_model(**inputs)
    embeddings.append(outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().numpy())

# Step 4: 使用 FAISS 创建向量数据库
embedding_matrix = np.array(embeddings)
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_matrix.shape[1])
index.add(embedding_matrix)

# 检索示例
query = "What is the effect of Drug A on Disease X?"
query_embedding = bert_model(**tokenizer(query, return_tensors="pt")).last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().numpy()
D, I = index.search(np.array([query_embedding]), k=5)
print("Top 5 relevant documents:", I)

以上代码展示了如何从 PDF 中提取文本和图片，并使用 CLIP 生成图片描述，最后将文本和图片描述都嵌入到 BERT 模型中生成向量表示，存储在 FAISS 向量数据库中。通过这种方式，在检索阶段可以结合文本和图片中的信息来回答用户的问题。

6. 实际应用中的案例

考虑一个真实的应用场景：医疗领域的问答系统。医生通常依赖大量的医学文献、研究报告和医学图谱来做出诊断决策。假如某医生询问“药物 X 对于某种类型的肿瘤的疗效如何”，这个问题不仅需要检索文档中的文字描述，还需要参考表格中的临床实验数据，甚至查看与该药物疗效相关的图像对比。在这种情况下，单纯基于文本的检索无法完整覆盖所有信息。

通过上述方法，可以从文档中提取图片并生成文字描述，提取表格数据并生成结构化描述，这些信息与文档中的文本内容一起被嵌入到向量数据库中。在 Retrieval 阶段，系统会综合多种类型的信息，从而提供给医生更全面和准确的答案。这不仅提升了信息的利用效率，也在实践中提高了决策的准确性。

7. 结论与展望

在 RAG 模型中处理图片、表格等非文本信息的过程中，通过图像描述生成、表格数据的结构化处理，以及将所有信息转化为向量嵌入存储在统一的向量数据库中，可以极大地提升检索和回答的质量。这些方法使得 RAG 模型在面对复杂、多样化的信息时，能够更全面地利用数据，从而生成更加精准和有用的回答。

未来，随着视觉语言模型的发展，这种处理方法也将变得更加成熟和高效。结合新的多模态预训练模型，如 DALL-E 和 Florence，对图片和表格等非文本信息的处理能力将进一步增强，为 RAG 系统带来更加广阔的应用前景。