人工智慧正處於一個轉折點，計算機視覺系統正在突破其傳統的侷限性。雖然它們擅長識別物體和模式，但在考慮上下文和推理方面，傳統上卻受到限制。檢索增強生成 (RAG) 的引入，將徹底改變機器處理視覺資訊的方式。在本文中，我們將瞭解 RAG 應用如何更有效地、更高效地改變計算機視覺任務的執行方式。
什麼是RAG？它為何對計算機視覺如此重要？
RAG 增強現實技術從根本上革新了人工智慧的架構。RAG 不再僅僅依賴於系統中已訓練的內容，而是允許系統在推理過程中自行查詢任何它認為相關的外部資訊。這為計算機視覺帶來了真正的解放，因為上下文通常是區分單純識別和理解的關鍵。
計算機視覺的傳統侷限性在於：
- 受限於已訓練的知識資料
- 難以處理罕見物體或場景
- 無法結合上下文進行推理
- 難以解釋所做出的決策
RAG 透過以下方式解決了這些侷限性：
- 訪問外部知識庫
- 推理時進行資訊檢索
- 更深入的上下文理解
- 基於證據的解釋
你可以將傳統的人工智慧想象成擁有完美記憶但專注於單一領域，因此無法獲取任何參考資料。而有了 RAG，這位專家就可以訪問龐大的圖書館，即時研究任何問題。
RAG如何在計算機視覺中發揮作用？
計算機視覺中的 RAG 流程基本上包含兩個階段，其中最佳的視覺分析與知識檢索協同工作。這兩個階段分別是檢索階段和生成階段。
在檢索階段，即影像處理階段，系統會嘗試提取以下內容：
- 帶有詳細註釋的影像
- 來自百科全書和文獻的文字描述
- 具有物件間結構化關係的知識圖譜
- 來自各個領域的科學論文和專家分析
- 歷史資料和案例
在 RAG 的生成階段，系統利用檢索到的上下文，透過以下方式生成最終輸出：
- 清晰且充分的描述
- 有理有據的解釋
- 基於資訊做出的預測和建議
- 基於積累的知識提供定製化響應
實現這一目標的技術包括：
- 高效儲存知識的向量資料庫
- 與圖文關係相結合的多模態嵌入
- 能夠即時檢索的高階搜尋演算法
- 將視覺與文字融合的整合框架
RAG在計算機視覺任務中的應用
RAG 在計算機視覺任務中七個具有顛覆性的應用及其具體工作原理如下：
1. 高階視覺問題問答與對話系統
傳統的 VQA 系統只能回答“汽車是什麼顏色？”之類的簡單問題，而 RAG 則使系統能夠響應複雜到需要即時從海量知識庫中檢索相關資訊的查詢。
工作原理
諸如“這座建築屬於哪種建築風格？它代表了哪個歷史時期？”這樣的問題，其答案遠不止識別一些視覺元素。系統會檢索建築資料庫、歷史記錄甚至專家分析的資訊，從而提供包含豐富背景資訊的全面答案。
視覺問答系統 (VQA) 和對話系統的主要用例
- 博物館和美術館：互動式人工智慧導覽，可與參觀者探討藝術史、技法和文化意義。
- 教育平臺：學生可就跨學科的視覺內容進行蘇格拉底式對話。
- 研究提供者：透過對學術論文中的視覺內容進行查詢，加速文獻綜述的流程。
它能夠實現從基本的物體識別到專家級的揭示，將視覺分析與深厚的領域知識相結合。
2. 豐富的語境影像字幕與視覺敘事
繼“一個人遛狗”這種平淡無奇的機械式描述之後，RAG 系統開始創作充滿情感、語境和故事的敘事。這些系統會檢索具有豐富描述、文學摘錄和文化氛圍的類似影像，從而生成引人入勝的字幕。
工作原理
系統會分析視覺元素，並根據收集到的資訊檢索描述、敘事風格和文化背景，從而生成內容豐富、引人入勝的字幕，講述故事而非羅列物品。
富語境影像字幕和視覺敘事的主要用例
- 社交媒體：自動生成與品牌形象相符的引人入勝的字幕。
- 輔助技術：提供足夠豐富的描述，幫助視障人士。
- 內容營銷：打造既感人又精準的故事敘述
該應用徹底改變了語境生成的方式，從“一位男士在街上遛狗”變成了“一位老先生與他忠實的伴侶共享寧靜的夜晚；在街頭羔羊溫暖的光芒下，他們的身影在鵝卵石路上翩翩起舞。”
3. 零樣本和少樣本物體識別
RAG 最實用的應用之一可能是識別原始訓練資料中缺失的物體。系統會從外部資料庫獲取該物體的文字描述、規格和參考影像，然後對潛在的新物體進行識別。
工作原理
當遇到未知物體時，系統會將視覺屬性與來自專業資料庫的文字描述和參考影像進行匹配，無需訓練樣本即可對其進行分類。
物體識別的主要用例
- 野生動物保護：使用分類資料庫和野外指南識別稀有物種
- 製造質量控制：無需系統重新訓練即可識別新產品變體
- 安全系統：自適應威脅檢測，訪問現有安全資料庫。
該系統可以部署在能夠適應不斷變化的需求的願景中，無需昂貴的重新訓練週期，從而顯著降低部署成本和時間。
4. 可解釋的人工智慧助力視覺決策
對人工智慧系統的信任通常取決於對特定輸出背後推理的理解。RAG 系統透過檢索支援性證據、類似案例或專家意見來佐證視覺決策的合理性，從而平衡信任。
工作原理
在執行分類或檢測時，系統會同時從知識庫中檢索相似案例、專家分析和相關指南，以解釋其決策背後的證據。
可解釋人工智慧在視覺決策中的關鍵用例
- 醫療保健：參考醫學文獻和類似案例進行診斷
- 法律與合規：在監管審查和審計線索生成中進行基於證據的解釋
- 金融服務：對所有決策進行檔案驗證並提供充分的理由
- 自治系統：安全關鍵型應用的決策透明度
能夠透過證據支援逐步完成推理，使這些系統值得信賴。
5. 個性化和情境感知內容建立
透過 RAG 進行生成式視覺內容建立是邁向定製化的重要一步，因為必須檢索提示中提到的關於人物、物體、風格和情境的具體資訊。
工作原理
複雜的個性化提示透過首先按需從資料庫中檢索影像、樣式示例和上下文資訊，為生成具體的個性化元素提供指導。
個性化和情境感知內容創作的主要用例
- 廣告：它有助於製作營銷圖片，為品牌賦予產品特定的功能和指導方針。
- 建築視覺化：它允許客戶的推測融入當地建築規範的效果圖。
- 電子商務：根據客戶的特定購買偏好及其使用情況生成產品影像。
這真正影響了現實世界中類人創作，從通用的人工智慧生成轉變為高度個性化的情境感知創作，以滿足使用者的需求。
6. 增強自主系統的場景理解
自動駕駛汽車和機器人需要的不僅僅是物體識別；它們必須對其環境、行為和互動有所瞭解。 RAG 透過檢索有關典型場景、安全協議和行為模式的相關資訊來實現這一點。
工作原理
系統分析當前狀態，並檢索行為模式、安全協議、交通規則以及類似場景的歷史資料，從而做出超越即時視覺輸入的決策。
主要用例
- 自動駕駛汽車：瞭解特定地點的行人行為模式和交通規則。
- 工業機器人：訪問全新部件的安全協議和處理程序。
- 農業無人機：考慮天氣模式、作物資料和監管要求。
影響：系統基於數千個類似場景的累積資訊而非即時感測器輸入做出決策，從而顯著提高安全性和效能。
7. 智慧醫學影像分析與診斷支援
醫療保健是最具影響力的 RAG 應用之一。醫學影像系統可以訪問龐大的醫學資料庫，檢索相關資訊，從而提供全面的診斷和治療支援。
工作原理
該系統本質上將普通影像分析與從醫學文獻、病史、治療指南和當前研究中檢索類似病例相結合，提供全面的診斷支援和循證建議。
主要用例
- 鄉村醫療：為醫療資源匱乏的社羣提供專家級診斷支援
- 醫學教育：培訓系統可以訪問大型病例庫
- 特殊評估：專家根據全面的文獻綜述進行補充評估
- 治療計劃：根據最新研究制定循證建議
該系統透過普及醫療專業知識和全面的知識庫，促進診斷的準確性、早期治療決策，並縮小醫療保健領域的差距。
RAG在計算機視覺任務中的侷限性
儘管 RAG 具有變革性，但它在計算機視覺領域仍面臨著諸多挑戰，例如：
- 擴充套件性：高效地即時搜尋數十億個資料點
- 質量控制：確保檢索到的資訊準確且相關
- 整合複雜性：協調不同型別的資訊
- 計算成本：能源和基礎設施需求
- 知識貨幣：保持資訊資料庫的更新
- 領域特異性：適應專業領域和術語
- 使用者信任：建立對 AI 生成解釋的信心
- 法規遵從性：滿足行業特定要求
RAG在計算機視覺任務中應用的未來展望
RAG 前沿在計算機視覺領域的發展引領了充滿潛力的方向：
- 即時自適應：持續更新知識的系統
- 多模態整合：融合視覺、音訊和文字資訊
- 個性化知識庫：定製化資訊庫
- 邊緣計算：將 RAG 的邊緣服務引入移動裝置和物聯網
- 增強現實：在現實環境中疊加上下文資訊
- 物聯網系統：配備視覺智慧的智慧環境
- 協作人工智慧：人類與人工智慧在複雜決策中的合作
- 跨領域應用：助力多個行業的系統
小結
計算機視覺的未來不僅僅在於識別或生成，更在於能夠觀察、理解和推理我們視覺世界的系統，而有意義的互動需要這種系統的深度或細微差別。RAG 是一個將機器的視覺與人類的認知相結合的介面，它正在改變我們在高度視覺化的世界中與人工智慧互動的方式。
隨著 RAG 的進步，重點必須繼續放在增強人類能力上，而不是取代人類的判斷。最有效的 RAG 應用或例項將包括在計算能力和人類智慧之間建立智慧夥伴關係，以促進社會解決現代社會面臨的一些複雜問題。
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