Multimodal RAG - 图文混合多模态检索增强生成

1. 解决的问题

Multimodal RAG（多模态检索增强生成） 将 RAG 系统从纯文本扩展到图文混合模态，实现

2. 核心算法逻辑

Multimodal RAG（多模态检索增强生成） 将 RAG 系统从纯文本扩展到图文混合模态，实现：

3. 业务应用场景

业务背景：母婴卖家在亚马逊/独立站上传产品时，需要提供 FDA、CE、ASTM 等认证证书图片。客服和运营团队每天需要回答"奶瓶 SKU-A32 有 FDA 认证吗？"类问题，但证书存在图片 PDF 中，无法被纯文本系统检索。

Multimodal RAG 方案： 1. 对所有认证证书图片执行 OCR，提取证书编号/机构/有效期 2. CLIP 图像 embedding 索引证书图片 3. 用户文本查询同时检索 OCR 文本索引 + CLIP 图像索引 4. Late Fusion 融合排序后，LMM 生成带图证据的回答

量化 ROI： | 指标 | Before（人工翻查）| After（Multimodal RAG）| 提升 | |---|---|---|---| | 认证查询响应时间 | 15-30分钟 | 30秒 | 97% 降低 | | 认证覆盖率（能被检索到）| 60% | 94% | +57% | | 运营团队效率 | 基准 | 节省 10h/人/周 | $15K/人/年 | | 错误认证引用率 | 8% | 0.5% | -94% |

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

未自动抽取；请查看原始 Skill 卡片。

7. 代码模板

代码块数量：3 · 路径：未检测到

"""
Multimodal RAG - 图文混合多模态检索增强生成
参考论文: CLIP (arXiv:2103.00020), MuRAG (arXiv:2210.02928),
          LLaVA (arXiv:2304.08485)

实现要点：
1. 图文统一 embedding（CLIP 风格，mock 实现）
2. OCR 文字提取（mock）
3. Late Fusion 多模态评分融合
4. 多模态检索器（文本/图像/混合查询）
5. 上下文组装（供 LMM 生成回答）

运行环境：Python 3.9+，无需外部 API（全 mock）
"""

import ast
import math
import random
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from typing import Dict, List, Optional, Tuple


# ─────────────────────────────────────────────
# 枚举 & 数据结构
# ─────────────────────────────────────────────

class ModalityType(Enum):
    TEXT = "text"
    IMAGE = "image"
    MULTIMODAL = "multimodal"   # 图文混合文档（如带图说明书）


@dataclass
class MultimodalDocument:
    """多模态文档节点"""
    doc_id: str
    modality: ModalityType
    text: Optional[str] = None          # 文本内容（文本文档 / OCR 文字）
    image_description: Optional[str] = None  # 图像语义描述（mock）
    ocr_text: Optional[str] = None      # OCR 提取的图中文字
    metadata: Dict = field(default_factory=dict)
    text_embedding: Optional[List[float]] = None
    image_embedding: Optional[List[float]] = None


@dataclass
class RetrievalResult:
    """检索结果"""
    document: MultimodalDocument
    text_score: float = 0.0
    image_score: float = 0.0
    fusion_score: float = 0.0
    matched_by: str = "text"    # "text" | "image" | "ocr" | "fusion"


# ─────────────────────────────────────────────
# Mock 工具函数（CLIP 风格）
# ─────────────────────────────────────────────

8. 论文来源

• 2103.00020
• 2210.02928
• 2304.08485