多模态检索是一种先进的信息检索技术，能够同时处理和分析多种类型的数据（如文本、图像、音频等），并将它们联合映射到同一向量空间，实现跨模态的信息检索。
通过先进的嵌入模型，不同模态的数据被转换为具有语义理解能力的向量表示，使系统能够理解不同模态之间的语义关联。
多模态文档问答系统结合了多模态检索和大型语言模型的能力，能够理解和处理包含文本、图表、图像等混合内容的文档，并能够针对这些文档中的信息进行精确的问答。
系统不仅能够提取文本信息，还能解析图表、识别图像内容，进行深度语义理解，为用户提供准确的回答。
多模态检索与文档问答系统架构示意图
负责接收和处理多模态数据输入，包括文本解析、图像处理、OCR文本提取等，为后续检索和理解做准备。
使用多模态嵌入模型将不同类型的数据转换为统一的向量表示，捕获数据间的语义关联，实现跨模态理解。
基于用户查询检索相关信息，并利用大型语言模型生成准确、连贯的回答，同时提供引用来源。
通过先进的联合嵌入技术，将图像和文本映射到同一向量空间，实现跨模态语义关联和检索。使用对比学习方法，训练模型理解不同模态之间的语义关系。
通过深度学习技术提升系统对图像内容的理解能力，包括图像场景理解、物体识别、文档布局分析等。这些技术使系统能够从图像中提取关键信息，并与文本内容进行关联。
利用自然语言处理和计算机视觉技术，自动为多模态内容生成准确的语义标签，提升内容的可检索性和理解深度。这些标签能够捕获内容的核心概念、主题和关系。
系统支持上传各种格式的文档，包括PDF、Word、图像等，能够智能分析文档内容，回答用户提出的复杂问题。
直观的用户界面，支持文档上传、问题输入和多模态结果展示，提供友好的交互体验。
系统提供丰富的可视化功能，展示检索结果、语义关系网络和相关性分析，帮助用户深入理解答案来源。
支持本地部署和数据处理，确保敏感信息不会泄露到外部环境，适合处理机密文档。
优化的向量索引和检索算法，实现毫秒级响应，支持大规模文档库的实时查询。
多模态融合理解能力，能够准确理解文档中的复杂内容，包括文本、图表、图像等元素的语义关系。
模块化设计，支持新数据类型和模型的便捷集成，能够持续进化以适应不同领域需求。
整合企业内部文档、报告、会议记录等多模态信息，建立智能知识库，实现精准检索和问答，提升知识共享效率。
帮助研究人员从大量学术论文、数据集和图表中快速获取所需信息，加速研究进程，发现潜在关联。
处理复杂法律文件，包括合同、条款和案例文档，提供关键信息提取和法律问题解答服务。
安全处理医疗记录、报告和影像，帮助医务人员快速获取患者历史信息，提升诊断效率。
更深入的多模态语义理解和关联，实现更自然的跨模态交互体验。
结合领域知识图谱，增强语义理解深度，实现推理和知识关联。
模型轻量化和边缘计算优化，实现更高效的本地部署和隐私保护。
