视觉增强型检索（Vision RAG）：多模态文档搜索新范式
MongoDB Blog2026/01/13 00:00机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
视觉增强型检索（Vision RAG）是一种基于多模态嵌入的检索增强生成方法，用于处理企业中的非文本文档。它通过统一编码器实现文本与图像的一致表示，避免了传统OCR的复杂性和低效性，提升了搜索效率和准确性。文章提供了实现步骤和代码示例，对开发者具有实际参考价值。
正文
信息以多种形式存在，而传统基于检索的生成技术（）主要处理纯文本，忽略了大量存在于复杂文档、幻灯片、图表等非结构化数据中的关键信息。使用OCR等工具提取这些信息往往效率低下、成本高昂且可靠性不足。视觉增强型检索（Vision ）通过引入多模态嵌入技术，直接对文档、图表和图像进行索引，使能够基于视觉内容生成更准确的答案。该技术解决了传统在处理非文本数据时的模态差异问题，采用统一编码器处理文本与图像，实现跨模态的一致性表示。文章以GitHub Octoverse 2025报告为例，展示了如何利用Voyage AI的多模态嵌入模型和Anthropic的视觉处理能力，实现对复杂文档的高效搜索。此外，文章还提供了具体的实现步骤和代码示例，便于开发者快速上手。