摘要

Enterprise Knowledge的首席數(shù)據(jù)和人工智能解決方案架構(gòu)師David Hughes在1月25日2025數(shù)據(jù)日上發(fā)表了題為“釋放多模態(tài)GraphRAG的力量：集成圖像特征以獲得更深入的洞察”。

在本次演講中，David 通過引入多模態(tài) GraphRAG 討論了 GraphRAG 的一個(gè)未被充分探索的維度——圖像的集成，Multimodal GraphRAG 是一個(gè)將圖像數(shù)據(jù)帶到基于圖的推理和檢索前沿的創(chuàng)新框架。他演示了這種方法如何實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的更全面理解，從而放大洞察的深度和準(zhǔn)確性。與會(huì)者深入了解了：

• mmGraphRAG 的工作原理;
• 視覺模型、超向量和圖形數(shù)據(jù)庫的集成;
• BAML 代理工作流程;和
• mmGraphRAG 的實(shí)際應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)。

核心速覽

研究背景

1. 研究問題：這篇文章探討了在圖像搜索和分析中如何結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)和圖計(jì)算（RAG）來提高搜索的準(zhǔn)確性和可解釋性。具體來說，研究了如何通過引入視覺模型、超向量和圖數(shù)據(jù)庫來增強(qiáng)傳統(tǒng)的圖像搜索。
2. 研究難點(diǎn)：該問題的研究難點(diǎn)包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)的 silo 化問題、復(fù)雜多模態(tài)查詢的解釋難題、以及現(xiàn)有搜索技術(shù)在處理不完整或錯(cuò)誤結(jié)果時(shí)的精度下降問題。
3. 相關(guān)工作：該問題的研究相關(guān)工作包括傳統(tǒng)的圖像搜索技術(shù)、基于文本的搜索技術(shù)以及早期的圖計(jì)算在搜索和數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

研究方法

這個(gè)報(bào)告提出了mmGraphRAG（Multimodal Graph RAG），用于解決多模態(tài)數(shù)據(jù)搜索和分析中的問題。具體來說，

• 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：首先，mmGraphRAG將視覺數(shù)據(jù)與文本數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，利用嵌入（embeddings）、對(duì)象關(guān)系、顏色和標(biāo)題等多模態(tài)特征進(jìn)行搜索。
•   圖計(jì)算框架：其次，mmGraphRAG采用圖計(jì)算框架，將圖像數(shù)據(jù)表示為圖結(jié)構(gòu)。每個(gè)圖像被表示為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系（如空間關(guān)系）被編碼在圖中。

  

• 超向量：此外，mmGraphRAG利用超向量（hypervectors）來高效地表示和操作高維數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)快速的相似性搜索和可擴(kuò)展性。
• 代理和協(xié)調(diào)：mmGraphRAG還引入了代理（Agents）和協(xié)調(diào)器（Orchestrator）的工作流程，以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的查詢處理和結(jié)果解釋。

  

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

報(bào)告中沒有詳細(xì)描述具體的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，但提到了一些應(yīng)用場(chǎng)景和案例研究，包括：

1. 教育與研究：查找符合特定教學(xué)需求或研究標(biāo)準(zhǔn)的圖像。
2. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)和專利搜索：通過識(shí)別視覺和文本相似性，以隱私保護(hù)的方式比較新設(shè)計(jì)與現(xiàn)有專利。
3. 地理空間分析：搜索衛(wèi)星或航空?qǐng)D像中的特定特征（如“水附近的紅色屋頂建筑”）。
4. 醫(yī)療成像和診斷：根據(jù)特征、空間關(guān)系和注釋搜索具有特定醫(yī)療條件或異常的圖像（如X光或MRI掃描）。
5. 設(shè)計(jì)和創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)：協(xié)助平面設(shè)計(jì)師和營(yíng)銷人員根據(jù)美學(xué)（顏色、圖案和對(duì)象關(guān)系）查找概念相似的圖像。

結(jié)果與分析

1. 搜索定制化：mmGraphRAG支持使用嵌入、對(duì)象關(guān)系、顏色和標(biāo)題進(jìn)行細(xì)微查詢，提高了搜索的靈活性和準(zhǔn)確性。
2. 上下文理解：能夠推理對(duì)象的空間關(guān)系（如“香蕉在碗的左邊”），從而提高搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性。
3. 對(duì)象識(shí)別精度：基于精確特征、嵌入和圖中編碼的關(guān)系進(jìn)行匹配，提高了對(duì)象識(shí)別的精度。
4. 相似性搜索：利用向量嵌入找到語義相似的圖像，實(shí)現(xiàn)更深層次的理解。
5. 圖推理：探索對(duì)象、顏色和特征在圖中的關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)。
6. 可解釋性（XAI）：提供透明且可解釋的相似性得分、對(duì)象和空間特征分析。
7. 可定制的領(lǐng)域知識(shí)：通過定制的圖模式集成領(lǐng)域知識(shí)（如標(biāo)題、特征、對(duì)象關(guān)系）。
8. 離線可用性：可以在本地預(yù)構(gòu)建的圖和向量數(shù)據(jù)庫上運(yùn)行。
9. 隱私和數(shù)據(jù)控制：在受控環(huán)境中操作，維護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全。

總體結(jié)論

這篇報(bào)告提出了mmGraphRAG框架，結(jié)合了多模態(tài)數(shù)據(jù)和圖計(jì)算（RAG）進(jìn)行圖像搜索和分析。通過引入視覺模型、超向量和圖數(shù)據(jù)庫，mmGraphRAG解決了傳統(tǒng)圖像搜索中的多個(gè)問題，提高了搜索的準(zhǔn)確性、可解釋性和靈活性。論文展示了mmGraphRAG在實(shí)際應(yīng)用中的多種用途，包括教育、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、地理空間分析、醫(yī)療成像、設(shè)計(jì)和創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)等?？傮w而言，mmGraphRAG為多模態(tài)數(shù)據(jù)搜索和分析提供了一個(gè)強(qiáng)大的解決方案，具有重要的應(yīng)用前景和研究?jī)r(jià)值。

報(bào)告評(píng)價(jià)

優(yōu)點(diǎn)與創(chuàng)新

1. 多模態(tài)數(shù)據(jù)與圖結(jié)合：mmGraphRAG通過將多模態(tài)數(shù)據(jù)與基于圖的RAG（檢索增強(qiáng)生成）結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了圖像搜索和分析的增強(qiáng)。
2. 代理和HDC集成：該框架實(shí)現(xiàn)了代理和HDC（高維計(jì)算）的集成，提供了一種新的方法來處理復(fù)雜的多模態(tài)查詢。
3. 結(jié)果解釋性：mmGraphRAG能夠從視覺和文本兩個(gè)角度提供結(jié)果的解釋，增強(qiáng)了用戶對(duì)搜索結(jié)果的理解和信任。
4. 上下文理解：該方法能夠推理出對(duì)象之間的空間關(guān)系（例如，“香蕉在碗的左邊”），從而提高搜索的準(zhǔn)確性。
5. 對(duì)象識(shí)別精度：通過匹配精確的特征、嵌入和圖中編碼的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了高精度的對(duì)象識(shí)別。
6. 相似性搜索：利用向量嵌入找到語義上相似的圖像，實(shí)現(xiàn)了更深層次的理解。
7. 圖推理：探索對(duì)象、顏色和特征在圖中的關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)。
8. 可解釋性（XAI）：對(duì)相似性得分、對(duì)象和空間特征進(jìn)行透明且可解釋的分析。
9. 可定制的領(lǐng)域知識(shí)：通過定制的圖模式整合領(lǐng)域知識(shí)（例如，標(biāo)題、特征、對(duì)象關(guān)系）。
10. 離線可用性：能夠在本地預(yù)構(gòu)建的圖和向量數(shù)據(jù)庫上運(yùn)行。
11. 隱私和數(shù)據(jù)控制：在受控環(huán)境中操作，維護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全。

不足與反思

1. 未來方向：報(bào)告提到未來的研究方向包括BrainGraph，這是一種用于圖像數(shù)據(jù)的不同用例，特別是針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的體素（voxels）。體素是圖中的節(jié)點(diǎn)，體素的社區(qū)可以表示解剖結(jié)構(gòu)或異常（如腫瘤）。圖中的進(jìn)化可以表示疾病進(jìn)展或治療反應(yīng)。

關(guān)鍵問題及回答

問題1：mmGraphRAG在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)是如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合的？

mmGraphRAG通過將視覺數(shù)據(jù)與文本數(shù)據(jù)進(jìn)行融合來實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。具體來說，mmGraphRAG利用嵌入（embeddings）、對(duì)象關(guān)系、顏色和標(biāo)題等多模態(tài)特征進(jìn)行搜索。在語義層，系統(tǒng)會(huì)處理關(guān)聯(lián)和局部信息，而在圖層則處理離散和全局的圖像圖數(shù)據(jù)。通過這種多模態(tài)特征的融合，mmGraphRAG能夠更全面地理解用戶的查詢意圖，從而提高搜索的準(zhǔn)確性。

問題2：mmGraphRAG的圖計(jì)算框架是如何增強(qiáng)搜索的準(zhǔn)確性和可解釋性的？

mmGraphRAG的圖計(jì)算框架通過結(jié)合圖數(shù)據(jù)庫和超向量（hypervectors）來增強(qiáng)搜索的準(zhǔn)確性和可解釋性。具體來說，圖數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)了豐富的圖像關(guān)系數(shù)據(jù)，而超向量則用于表示和操作高維數(shù)據(jù)。mmGraphRAG的代理（Agents）和協(xié)調(diào)器（Orchestrator）通過處理請(qǐng)求并生成初始結(jié)果，然后由協(xié)調(diào)器進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化。這種圖計(jì)算框架不僅能夠處理復(fù)雜的查詢，還能提供透明的分析和解釋功能，增強(qiáng)用戶對(duì)搜索結(jié)果的理解和信任。

問題3：mmGraphRAG在實(shí)際應(yīng)用中有哪些具體的場(chǎng)景？

mmGraphRAG在實(shí)際應(yīng)用中有多種場(chǎng)景，包括但不限于以下幾個(gè)方面：

1. 教育和研究：查找符合特定教學(xué)需求或研究標(biāo)準(zhǔn)的圖像。
2. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)和專利搜索：通過識(shí)別視覺和文本相似性，在保護(hù)隱私的前提下比較新設(shè)計(jì)與現(xiàn)有專利。
3. 地理空間分析：搜索衛(wèi)星或航空?qǐng)D像中的特定特征（如建筑物屋頂顏色）。
4. 醫(yī)療成像和診斷：根據(jù)特征、空間關(guān)系和注釋搜索特定醫(yī)療條件的圖像。
5. 設(shè)計(jì)和創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)：協(xié)助平面設(shè)計(jì)師和營(yíng)銷人員根據(jù)美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)（顏色、圖案和對(duì)象關(guān)系）查找相似圖像。
6. 文化遺產(chǎn)和檔案管理：根據(jù)復(fù)雜視覺特征和標(biāo)題搜索和編目歷史檔案圖像。
7. 電子商務(wù)產(chǎn)品搜索：通過嵌入和關(guān)系數(shù)據(jù)增強(qiáng)視覺相似產(chǎn)品的搜索。
8. 監(jiān)控和安全：根據(jù)上下文、空間關(guān)系和對(duì)象特征識(shí)別監(jiān)控圖像中的相似對(duì)象或場(chǎng)景。
9. 游戲和虛擬現(xiàn)實(shí)：通過匹配概念查詢與圖像嵌入，識(shí)別游戲開發(fā)中的視覺資產(chǎn)或紋理。

PPT報(bào)告全文

David HughesDavid Hughes 是一位首席解決方案架構(gòu)師，在設(shè)計(jì)基于圖形的解決方案方面擁有十多年的專業(yè)知識(shí)，這些解決方案可以從復(fù)雜數(shù)據(jù)中揭示變革性的見解。他結(jié)合了臨床實(shí)踐、醫(yī)學(xué)研究、軟件開發(fā)、AI（包括生成式 AI）和云架構(gòu)方面的獨(dú)特背景，以推動(dòng)有影響力的解決方案。David 的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)涵蓋醫(yī)療保健和生物技術(shù)，專注于重癥監(jiān)護(hù)、介入放射學(xué)、腫瘤學(xué)、心臟病學(xué)、臨床標(biāo)準(zhǔn)和蛋白質(zhì)組學(xué)。

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