人工智能正处于一个转折点，计算机视觉系统正在突破其传统的局限性。虽然它们擅长识别物体和模式，但在考虑上下文和推理方面，传统上却受到限制。检索增强生成 (RAG) 的引入，将彻底改变机器处理视觉信息的方式。在本文中，我们将了解 RAG 应用如何更有效地、更高效地改变计算机视觉任务的执行方式。
什么是RAG？它为何对计算机视觉如此重要？
RAG 增强现实技术从根本上革新了人工智能的架构。RAG 不再仅仅依赖于系统中已训练的内容，而是允许系统在推理过程中自行查找任何它认为相关的外部信息。这为计算机视觉带来了真正的解放，因为上下文通常是区分单纯识别和理解的关键。
计算机视觉的传统局限性在于：
- 受限于已训练的知识数据
- 难以处理罕见物体或场景
- 无法结合上下文进行推理
- 难以解释所做出的决策
RAG 通过以下方式解决了这些局限性：
- 访问外部知识库
- 推理时进行信息检索
- 更深入的上下文理解
- 基于证据的解释
你可以将传统的人工智能想象成拥有完美记忆但专注于单一领域，因此无法获取任何参考资料。而有了 RAG，这位专家就可以访问庞大的图书馆，实时研究任何问题。
RAG如何在计算机视觉中发挥作用？
计算机视觉中的 RAG 流程基本上包含两个阶段，其中最佳的视觉分析与知识检索协同工作。这两个阶段分别是检索阶段和生成阶段。
在检索阶段，即图像处理阶段，系统会尝试提取以下内容：
- 带有详细注释的图像
- 来自百科全书和文献的文本描述
- 具有对象间结构化关系的知识图谱
- 来自各个领域的科学论文和专家分析
- 历史数据和案例
在 RAG 的生成阶段，系统利用检索到的上下文，通过以下方式生成最终输出：
- 清晰且充分的描述
- 有理有据的解释
- 基于信息做出的预测和建议
- 基于积累的知识提供定制化响应
实现这一目标的技术包括：
- 高效存储知识的向量数据库
- 与图文关系相结合的多模态嵌入
- 能够实时检索的高级搜索算法
- 将视觉与文本融合的集成框架
RAG在计算机视觉任务中的应用
RAG 在计算机视觉任务中七个具有颠覆性的应用及其具体工作原理如下：
1. 高级视觉问题问答与对话系统
传统的 VQA 系统只能回答“汽车是什么颜色？”之类的简单问题，而 RAG 则使系统能够响应复杂到需要实时从海量知识库中检索相关信息的查询。
工作原理
诸如“这座建筑属于哪种建筑风格？它代表了哪个历史时期？”这样的问题，其答案远不止识别一些视觉元素。系统会检索建筑数据库、历史记录甚至专家分析的信息，从而提供包含丰富背景信息的全面答案。
视觉问答系统 (VQA) 和对话系统的主要用例
- 博物馆和美术馆：交互式人工智能导览，可与参观者探讨艺术史、技法和文化意义。
- 教育平台：学生可就跨学科的视觉内容进行苏格拉底式对话。
- 研究提供者：通过对学术论文中的视觉内容进行查询，加速文献综述的流程。
它能够实现从基本的物体识别到专家级的揭示，将视觉分析与深厚的领域知识相结合。
2. 丰富的语境图像字幕与视觉叙事
继“一个人遛狗”这种平淡无奇的机械式描述之后，RAG 系统开始创作充满情感、语境和故事的叙事。这些系统会检索具有丰富描述、文学摘录和文化氛围的类似图像，从而生成引人入胜的字幕。
工作原理
系统会分析视觉元素，并根据收集到的信息检索描述、叙事风格和文化背景，从而生成内容丰富、引人入胜的字幕，讲述故事而非罗列物品。
富语境图像字幕和视觉叙事的主要用例
- 社交媒体：自动生成与品牌形象相符的引人入胜的字幕。
- 辅助技术：提供足够丰富的描述，帮助视障人士。
- 内容营销：打造既感人又精准的故事叙述
该应用彻底改变了语境生成的方式，从“一位男士在街上遛狗”变成了“一位老先生与他忠实的伴侣共享宁静的夜晚；在街头羔羊温暖的光芒下，他们的身影在鹅卵石路上翩翩起舞。”
3. 零样本和少样本物体识别
RAG 最实用的应用之一可能是识别原始训练数据中缺失的物体。系统会从外部数据库获取该物体的文本描述、规格和参考图像，然后对潜在的新物体进行识别。
工作原理
当遇到未知物体时，系统会将视觉属性与来自专业数据库的文本描述和参考图像进行匹配，无需训练样本即可对其进行分类。
物体识别的主要用例
- 野生动物保护：使用分类数据库和野外指南识别稀有物种
- 制造质量控制：无需系统重新训练即可识别新产品变体
- 安全系统：自适应威胁检测，访问现有安全数据库。
该系统可以部署在能够适应不断变化的需求的愿景中，无需昂贵的重新训练周期，从而显著降低部署成本和时间。
4. 可解释的人工智能助力视觉决策
对人工智能系统的信任通常取决于对特定输出背后推理的理解。RAG 系统通过检索支持性证据、类似案例或专家意见来佐证视觉决策的合理性，从而平衡信任。
工作原理
在执行分类或检测时，系统会同时从知识库中检索相似案例、专家分析和相关指南，以解释其决策背后的证据。
可解释人工智能在视觉决策中的关键用例
- 医疗保健：参考医学文献和类似案例进行诊断
- 法律与合规：在监管审查和审计线索生成中进行基于证据的解释
- 金融服务：对所有决策进行文件验证并提供充分的理由
- 自治系统：安全关键型应用的决策透明度
能够通过证据支持逐步完成推理，使这些系统值得信赖。
5. 个性化和情境感知内容创建
通过 RAG 进行生成式视觉内容创建是迈向定制化的重要一步，因为必须检索提示中提到的关于人物、物体、风格和情境的具体信息。
工作原理
复杂的个性化提示通过首先按需从数据库中检索图像、样式示例和上下文信息，为生成具体的个性化元素提供指导。
个性化和情境感知内容创作的主要用例
- 广告：它有助于制作营销图片，为品牌赋予产品特定的功能和指导方针。
- 建筑可视化：它允许客户的推测融入当地建筑规范的效果图。
- 电子商务：根据客户的特定购买偏好及其使用情况生成产品图像。
这真正影响了现实世界中类人创作，从通用的人工智能生成转变为高度个性化的情境感知创作，以满足用户的需求。
6. 增强自主系统的场景理解
自动驾驶汽车和机器人需要的不仅仅是物体识别；它们必须对其环境、行为和交互有所了解。 RAG 通过检索有关典型场景、安全协议和行为模式的相关信息来实现这一点。
工作原理
系统分析当前状态，并检索行为模式、安全协议、交通规则以及类似场景的历史数据，从而做出超越即时视觉输入的决策。
主要用例
- 自动驾驶汽车：了解特定地点的行人行为模式和交通规则。
- 工业机器人：访问全新部件的安全协议和处理程序。
- 农业无人机：考虑天气模式、作物数据和监管要求。
影响：系统基于数千个类似场景的累积信息而非即时传感器输入做出决策，从而显著提高安全性和性能。
7. 智能医学图像分析与诊断支持
医疗保健是最具影响力的 RAG 应用之一。医学影像系统可以访问庞大的医学数据库，检索相关信息，从而提供全面的诊断和治疗支持。
工作原理
该系统本质上将普通图像分析与从医学文献、病史、治疗指南和当前研究中检索类似病例相结合，提供全面的诊断支持和循证建议。
主要用例
- 乡村医疗：为医疗资源匮乏的社区提供专家级诊断支持
- 医学教育：培训系统可以访问大型病例库
- 特殊评估：专家根据全面的文献综述进行补充评估
- 治疗计划：根据最新研究制定循证建议
该系统通过普及医疗专业知识和全面的知识库，促进诊断的准确性、早期治疗决策，并缩小医疗保健领域的差距。
RAG在计算机视觉任务中的局限性
尽管 RAG 具有变革性，但它在计算机视觉领域仍面临着诸多挑战，例如：
- 扩展性：高效地实时搜索数十亿个数据点
- 质量控制：确保检索到的信息准确且相关
- 集成复杂性：协调不同类型的信息
- 计算成本：能源和基础设施需求
- 知识货币：保持信息数据库的更新
- 领域特异性：适应专业领域和术语
- 用户信任：建立对 AI 生成解释的信心
- 法规遵从性：满足行业特定要求
RAG在计算机视觉任务中应用的未来展望
RAG 前沿在计算机视觉领域的发展引领了充满潜力的方向：
- 实时自适应：持续更新知识的系统
- 多模态集成：融合视觉、音频和文本信息
- 个性化知识库：定制化信息库
- 边缘计算：将 RAG 的边缘服务引入移动设备和物联网
- 增强现实：在现实环境中叠加上下文信息
- 物联网系统：配备视觉智能的智能环境
- 协作人工智能：人类与人工智能在复杂决策中的合作
- 跨领域应用：助力多个行业的系统
小结
计算机视觉的未来不仅仅在于识别或生成，更在于能够观察、理解和推理我们视觉世界的系统，而有意义的交互需要这种系统的深度或细微差别。RAG 是一个将机器的视觉与人类的认知相结合的接口，它正在改变我们在高度可视化的世界中与人工智能交互的方式。
随着 RAG 的进步，重点必须继续放在增强人类能力上，而不是取代人类的判断。最有效的 RAG 应用或实例将包括在计算能力和人类智慧之间建立智能伙伴关系，以促进社会解决现代社会面临的一些复杂问题。
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