如何使用RAG-anything和ollama建立多模态rag?

Question

我已在Ubuntu上安转了RAG-anything,也安装了ollama并拉取了llm、embedding和vl模型，如何建立本地的多模态rag？

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

要在Ubuntu上使用 RAG-anything 和 Ollama 建立一个多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，你需要整合文本、图像等多模态数据，并利用 Ollama 提供的模型进行检索和生成。以下是详细的步骤说明：

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一、确认环境准备

在开始之前，请确保以下组件已正确安装并运行：

1. RAG-anything：用于构建 RAG 系统，支持多种嵌入模型和检索器。
2. Ollama：提供 LLM（如 Llama3）、Embedding 模型（如 nomic-embed-text）以及 Vision 模型（如 llava）。
3. Python 3.x：建议使用 python3.9 或更高版本。
4. Docker（可选）：如果 Ollama 是通过 Docker 安装的。

注意： 如果你尚未安装 RAG-anything，可以参考其 GitHub 页面进行安装：https://github.com/Alibaba-Fundamental-Research-Lab/RAG-anything

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二、多模态 RAG 的基本结构

多模态 RAG 通常包含以下几个模块：

1. 数据预处理：将文本、图像等数据转换为可检索的格式。
2. 向量化：使用 embedding 模型（如 nomic-embed-text）将数据编码为向量。
3. 索引存储：将向量存储在数据库中（如 FAISS、Pinecone、Elasticsearch）。
4. 检索：根据用户输入查询相关文档或图像。
5. 生成：使用 LLM（如 Llama3）对检索结果进行生成回答。

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三、具体步骤详解

1. 启动 Ollama 服务

确保 Ollama 正常运行，并拉取所需模型：

ollama run llama3  # 启动 Llama3 模型
ollama run nomic-embed-text  # 启动文本嵌入模型
ollama run llava  # 启动视觉模型（如需要）

注意： 你可以使用 ollama list 查看当前已拉取的模型。

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2. 准备多模态数据

假设你有如下数据：

• 文本数据：data.txt
• 图像数据：images/

a. 文本数据处理

with open("data.txt", "r") as f:
    text_data = f.readlines()

b. 图像数据处理（使用 OpenCV）

import cv2
import os

image_paths = [os.path.join("images", img) for img in os.listdir("images")]
images = [cv2.imread(path) for path in image_paths]

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3. 使用 Ollama 进行嵌入（Embedding）

a. 文本嵌入

import requests

def get_embedding(text):
    response = requests.post(
        "http://localhost:11434/api/embed",
        json={"model": "nomic-embed-text", "input": text}
    )
    return response.json()["embedding"]

b. 图像嵌入（使用 llava 模型）

def get_image_embedding(image_path):
    with open(image_path, "rb") as f:
        files = {"file": f.read()}
        data = {"model": "llava", "input": "Describe this image"}
        response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", data=data, files=files)
        return response.json()["response"]

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4. 构建向量数据库（FAISS 示例）

import faiss
import numpy as np

# 初始化 FAISS 索引
dimension = 768  # nomic-embed-text 输出维度
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

# 将文本和图像嵌入添加到索引
for text in text_data:
    emb = get_embedding(text)
    index.add(np.array([emb]))

for img in images:
    emb = get_image_embedding(img)
    index.add(np.array([emb]))

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5. 实现检索功能

def retrieve(query):
    query_emb = get_embedding(query)
    D, I = index.search(np.array([query_emb]), k=5)  # 返回最相似的 5 个结果
    return I[0]  # 返回索引列表

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6. 使用 LLM 生成答案

def generate_answer(context):
    response = requests.post(
        "http://localhost:11434/api/generate",
        json={"model": "llama3", "prompt": context}
    )
    return response.json()["response"]

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7. 整合 RAG 流程

def rag_pipeline(query):
    indices = retrieve(query)
    context = ""
    for idx in indices:
        if idx < len(text_data):  # 假设前 len(text_data) 条是文本
            context += text_data[idx] + "\n"
        else:  # 后面是图像
            context += "Image description: " + get_image_embedding(images[idx - len(text_data)]) + "\n"
    answer = generate_answer(context)
    return answer

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四、优化与扩展建议

| 优化点 | 说明 | |--------|------| | 多模态融合 | 可以引入更复杂的融合机制，如 CLIP 模型进行图文匹配 | | 性能提升 | 使用 Pinecone、Milvus 等云原生向量数据库替代 FAISS | | 安全性增强 | 添加身份验证、访问控制等安全机制 | | 部署方式 | 可将整个流程封装为 API 服务（如 FastAPI） |

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五、完整代码示例（修改后）

import requests
import faiss
import numpy as np
import cv2
import os

# 1. 获取嵌入
def get_embedding(text):
    response = requests.post(
        "http://localhost:11434/api/embed",
        json={"model": "nomic-embed-text", "input": text}
    )
    return response.json()["embedding"]

# 2. 图像嵌入
def get_image_embedding(image_path):
    with open(image_path, "rb") as f:
        files = {"file": f.read()}
        data = {"model": "llava", "input": "Describe this image"}
        response = requests.post("http://localhost:11434/api/generate", data=data, files=files)
        return response.json()["response"]

# 3. 构建 FAISS 索引
dimension = 768
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

# 4. 数据加载
text_data = ["Sample text 1", "Sample text 2"]
image_paths = ["images/1.jpg", "images/2.jpg"]

# 5. 嵌入并添加到索引
for text in text_data:
    emb = get_embedding(text)
    index.add(np.array([emb]))

for path in image_paths:
    emb = get_image_embedding(path)
    index.add(np.array([emb]))

# 6. 检索函数
def retrieve(query):
    emb = get_embedding(query)
    D, I = index.search(np.array([emb]), k=5)
    return I[0]

# 7. 生成答案
def generate_answer(context):
    response = requests.post(
        "http://localhost:11434/api/generate",
        json={"model": "llama3", "prompt": context}
    )
    return response.json()["response"]

# 8. RAG 流程
def rag_pipeline(query):
    indices = retrieve(query)
    context = ""
    for idx in indices:
        if idx < len(text_data):
            context += text_data[idx] + "\n"
        else:
            context += "Image description: " + get_image_embedding(image_paths[idx - len(text_data)]) + "\n"
    answer = generate_answer(context)
    return answer

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六、总结

建立本地多模态 RAG 的关键步骤：

1. 启动 Ollama 服务并拉取模型
2. 准备多模态数据（文本 + 图像）
3. 使用 Ollama 进行嵌入（文本 + 图像）
4. 构建向量索引（FAISS）
5. 实现检索与生成逻辑
6. 整合为完整的 RAG 流程

重点： 多模态 RAG 的核心在于如何有效地融合不同模态的数据，而 Ollama 提供了强大的模型支持，使得这一过程更加高效和灵活。

如有更多关于多模态数据处理、模型调优的问题，欢迎继续提问！