多模态RAG实战：构建图文混合检索增强生成系统

系列导读

你现在看到的是《多模态大模型应用开发实战：从原理到工程落地的完整指南》的第6/10篇，当前这篇会重点解决：让你的AI不仅能读文字，还能看图搜图，实现真正的多模态知识问答系统。

上一篇回顾：第 5 篇《推理服务化：基于FastAPI和Docker的多模态模型API封装》主要聚焦 将模型从笔记本搬到生产环境，打造稳定、可扩展的推理服务接口。 下一篇预告：第 7 篇《视频理解与描述：基于多模态模型的时序分析与摘要生成》会继续展开 让模型像人一样看懂视频，自动生成摘要和描述，适用于监控、媒体等多场景。

全系列安排

1. 多模态大模型技术全景与选型策略：从CLIP到GPT-4V
2. 环境搭建与推理优化：多模态模型本地部署避坑指南
3. 数据预处理全流程：图像、文本与视频的统一处理管线
4. 微调实战：基于LoRA的多模态模型参数高效调优
5. 推理服务化：基于FastAPI和Docker的多模态模型API封装
6. 多模态RAG实战：构建图文混合检索增强生成系统（本文）
7. 视频理解与描述：基于多模态模型的时序分析与摘要生成
8. 安全与合规：多模态内容审核系统从零搭建
9. 边缘部署实战：将多模态模型压缩并移植到嵌入式设备
10. 全链路监控与持续迭代：多模态AI系统的运维与优化

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一、多模态RAG与传统文本RAG的差异

在系列前几篇中，我们已经实现了单模态模型的推理服务化（第5篇），但现实场景中用户往往需要同时处理图文信息。比如一个电商客服场景，用户发来一张商品截