摘要：多模态RAG实战教程，解决图片、表格、数学公式在RAG中的处理难题，涵盖多模态Embedding、表格结构化提取、公式OCR与LaTeX转换
多模态RAG实战，图片表格公式怎么处理
前面讲的RAG，处理的都是纯文本。但现实中的文档，不只有文字。
PDF里有图表、流程图、架构图。Excel里有数据表格。技术文档里有数学公式。产品手册里有产品图片。这些非文本内容里藏着大量有价值的信息，光靠文本检索是覆盖不到的。
用户问"那张架构图里数据库用的是什么"，或者问"表格里第二季度的增长率是多少"，纯文本RAG就答不上来了。
这一篇我们讲多模态RAG。怎么把图片、表格、公式这些非文本内容也纳入RAG系统，让知识库的覆盖面更全。
多模态RAG的基本思路
多模态RAG的核心挑战是，怎么把图片、表格这些内容变成可检索、可生成的形式。
目前有三种主流思路。
第一种，转成文本。用OCR或者多模态模型，把图片里的文字提取出来，把表格转成结构化文本，把公式转成LaTeX。然后按纯文本的方式做RAG。简单直接，但会丢失视觉信息。比如图表的趋势、图片的内容描述，光靠文字提取是表达不完整的。
第二种，多模态Embedding。用多模态的Embedding模型，把图片和文本映射到同一个向量空间。图片和文本可以互搜。文字能搜图片，图片也能搜文字。这种方式保留了视觉信息，但依赖多模态Em
