摘要

Enterprise Knowledge的首席數據和人工智能解決方案架構師David Hughes在1月25日2025數據日上發表了題為“釋放多模態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 GraphRAG 討論了 GraphRAG 的一個未被充分探索的維度——圖像的集成，Multimodal GraphRAG 是一個將圖像數據帶到基于圖的推理和檢索前沿的創新框架。他演示了這種方法如何實現對圖像的更全面理解，從而放大洞察的深度和準確性。與會者深入了解了：

• mmGraphRAG 的工作原理;
• 視覺模型、超向量和圖形數據庫的集成;
• BAML 代理工作流程;和
• mmGraphRAG 的實際應用和優勢。

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合多模態數據和圖計算（RAG）來提高搜索的準確性和可解釋性。具體來說，研究了如何通過引入視覺模型、超向量和圖數據庫來增強傳統的圖像搜索。
2. 研究難點：該問題的研究難點包括：多模態數據的 silo 化問題、復雜多模態查詢的解釋難題、以及現有搜索技術在處理不完整或錯誤結果時的精度下降問題。
3. 相關工作：該問題的研究相關工作包括傳統的圖像搜索技術、基于文本的搜索技術以及早期的圖計算在搜索和數據分析中的應用。

研究方法

這個報告提出了mmGraphRAG（Multimodal Graph RAG），用于解決多模態數據搜索和分析中的問題。具體來說，

• 多模態數據融合：首先，mmGraphRAG將視覺數據與文本數據進行融合，利用嵌入（embeddings）、對象關系、顏色和標題等多模態特征進行搜索。
•   圖計算框架：其次，mmGraphRAG采用圖計算框架，將圖像數據表示為圖結構。每個圖像被表示為一個節點，節點之間的關系（如空間關系）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據，從而實現快速的相似性搜索和可擴展性。
• 代理和協調：mmGraphRAG還引入了代理（Agents）和協調器（Orchestrator）的工作流程，以實現更復雜的查詢處理和結果解釋。

  

實驗設計

報告中沒有詳細描述具體的實驗設計，但提到了一些應用場景和案例研究，包括：

1. 教育與研究：查找符合特定教學需求或研究標準的圖像。
2. 知識產權和專利搜索：通過識別視覺和文本相似性，以隱私保護的方式比較新設計與現有專利。
3. 地理空間分析：搜索衛星或航空圖像中的特定特征（如“水附近的紅色屋頂建筑”）。
4. 醫療成像和診斷：根據特征、空間關系和注釋搜索具有特定醫療條件或異常的圖像（如X光或MRI掃描）。
5. 設計和創意產業：協助平面設計師和營銷人員根據美學（顏色、圖案和對象關系）查找概念相似的圖像。

結果與分析

1. 搜索定制化：mmGraphRAG支持使用嵌入、對象關系、顏色和標題進行細微查詢，提高了搜索的靈活性和準確性。
2. 上下文理解：能夠推理對象的空間關系（如“香蕉在碗的左邊”），從而提高搜索結果的準確性。
3. 對象識別精度：基于精確特征、嵌入和圖中編碼的關系進行匹配，提高了對象識別的精度。
4. 相似性搜索：利用向量嵌入找到語義相似的圖像，實現更深層次的理解。
5. 圖推理：探索對象、顏色和特征在圖中的關系和層次結構。
6. 可解釋性（XAI）：提供透明且可解釋的相似性得分、對象和空間特征分析。
7. 可定制的領域知識：通過定制的圖模式集成領域知識（如標題、特征、對象關系）。
8. 離線可用性：可以在本地預構建的圖和向量數據庫上運行。
9. 隱私和數據控制：在受控環境中操作，維護數據隱私和安全。

總體結論

這篇報告提出了mmGraphRAG框架，結合了多模態數據和圖計算（RAG）進行圖像搜索和分析。通過引入視覺模型、超向量和圖數據庫，mmGraphRAG解決了傳統圖像搜索中的多個問題，提高了搜索的準確性、可解釋性和靈活性。論文展示了mmGraphRAG在實際應用中的多種用途，包括教育、知識產權、地理空間分析、醫療成像、設計和創意產業等。總體而言，mmGraphRAG為多模態數據搜索和分析提供了一個強大的解決方案，具有重要的應用前景和研究價值。

報告評價

優點與創新

1. 多模態數據與圖結合：mmGraphRAG通過將多模態數據與基于圖的RAG（檢索增強生成）結合，實現了圖像搜索和分析的增強。
2. 代理和HDC集成：該框架實現了代理和HDC（高維計算）的集成，提供了一種新的方法來處理復雜的多模態查詢。
3. 結果解釋性：mmGraphRAG能夠從視覺和文本兩個角度提供結果的解釋，增強了用戶對搜索結果的理解和信任。
4. 上下文理解：該方法能夠推理出對象之間的空間關系（例如，“香蕉在碗的左邊”），從而提高搜索的準確性。
5. 對象識別精度：通過匹配精確的特征、嵌入和圖中編碼的關系，實現了高精度的對象識別。
6. 相似性搜索：利用向量嵌入找到語義上相似的圖像，實現了更深層次的理解。
7. 圖推理：探索對象、顏色和特征在圖中的關系和層次結構。
8. 可解釋性（XAI）：對相似性得分、對象和空間特征進行透明且可解釋的分析。
9. 可定制的領域知識：通過定制的圖模式整合領域知識（例如，標題、特征、對象關系）。
10. 離線可用性：能夠在本地預構建的圖和向量數據庫上運行。
11. 隱私和數據控制：在受控環境中操作，維護數據隱私和安全。

不足與反思

1. 未來方向：報告提到未來的研究方向包括BrainGraph，這是一種用于圖像數據的不同用例，特別是針對醫學圖像中的體素（voxels）。體素是圖中的節點，體素的社區可以表示解剖結構或異常（如腫瘤）。圖中的進化可以表示疾病進展或治療反應。

關鍵問題及回答

問題1：mmGraphRAG在處理多模態數據時是如何實現數據融合的？

mmGraphRAG通過將視覺數據與文本數據進行融合來實現多模態數據融合。具體來說，mmGraphRAG利用嵌入（embeddings）、對象關系、顏色和標題等多模態特征進行搜索。在語義層，系統會處理關聯和局部信息，而在圖層則處理離散和全局的圖像圖數據。通過這種多模態特征的融合，mmGraphRAG能夠更全面地理解用戶的查詢意圖，從而提高搜索的準確性。

問題2：mmGraphRAG的圖計算框架是如何增強搜索的準確性和可解釋性的？

mmGraphRAG的圖計算框架通過結合圖數據庫和超向量（hypervectors）來增強搜索的準確性和可解釋性。具體來說，圖數據庫存儲了豐富的圖像關系數據，而超向量則用于表示和操作高維數據。mmGraphRAG的代理（Agents）和協調器（Orchestrator）通過處理請求并生成初始結果，然后由協調器進行進一步的處理和優化。這種圖計算框架不僅能夠處理復雜的查詢，還能提供透明的分析和解釋功能，增強用戶對搜索結果的理解和信任。

問題3：mmGraphRAG在實際應用中有哪些具體的場景？

mmGraphRAG在實際應用中有多種場景，包括但不限于以下幾個方面：

1. 教育和研究：查找符合特定教學需求或研究標準的圖像。
2. 知識產權和專利搜索：通過識別視覺和文本相似性，在保護隱私的前提下比較新設計與現有專利。
3. 地理空間分析：搜索衛星或航空圖像中的特定特征（如建筑物屋頂顏色）。
4. 醫療成像和診斷：根據特征、空間關系和注釋搜索特定醫療條件的圖像。
5. 設計和創意產業：協助平面設計師和營銷人員根據美學標準（顏色、圖案和對象關系）查找相似圖像。
6. 文化遺產和檔案管理：根據復雜視覺特征和標題搜索和編目歷史檔案圖像。
7. 電子商務產品搜索：通過嵌入和關系數據增強視覺相似產品的搜索。
8. 監控和安全：根據上下文、空間關系和對象特征識別監控圖像中的相似對象或場景。
9. 游戲和虛擬現實：通過匹配概念查詢與圖像嵌入，識別游戲開發中的視覺資產或紋理。

PPT報告全文

David HughesDavid Hughes 是一位首席解決方案架構師，在設計基于圖形的解決方案方面擁有十多年的專業知識，這些解決方案可以從復雜數據中揭示變革性的見解。他結合了臨床實踐、醫學研究、軟件開發、AI（包括生成式 AI）和云架構方面的獨特背景，以推動有影響力的解決方案。David 的行業經驗涵蓋醫療保健和生物技術，專注于重癥監護、介入放射學、腫瘤學、心臟病學、臨床標準和蛋白質組學。

本文轉載自??知識圖譜科技??，作者： KGGPT ????