Multimodales RAG mit Bildern und Tabellen
Erweitern Sie RAG über reinen Text hinaus, um Bilder, Diagramme und strukturierte Tabellen abzurufen und inhaltlich zu verarbeiten.
Multimodales RAG mit Bildern und Tabellen ist eine kostenlose LangChain / RAG / Vector DBs-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des LangChain / RAG / Vector DBs-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der LangChain / RAG / Vector DBs-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
Beyond Plain Text
Real documents contain images, charts, and tables. Multimodal RAG indexes and retrieves these non-text elements so the model can answer questions that depend on them.
What Counts as Multimodal
Multimodal sources include scanned pages, diagrams, screenshots, photos, and spreadsheet-style tables embedded in PDFs or web pages.
- Images
- Charts and figures
- Tables
Strategy 1: Describe Then Embed
Use a vision model to generate a text description of each image, then embed the description with your normal text embeddings. Retrieval stays text-based.
caption = vision_model.describe(image)
store.add_texts([caption], metadatas=[{"image": image_id}])Strategy 2: Multimodal Embeddings
Models like CLIP embed images and text into the same vector space, so a text query can directly match an image without a caption step.
Handling Tables
Tables lose meaning when flattened. Preserve structure by converting each table to Markdown or HTML before chunking so rows and headers stay linked.
table_md = "| Year | Revenue |\n|---|---|\n| 2024 | 10M |\n| 2025 | 12M |"
store.add_texts([table_md], metadatas=[{"type": "table"}])Summarizing Large Tables
For wide or long tables, store both a natural-language summary (for retrieval) and the raw table (for the answer), linking them by id.
Routing by Modality
At query time, detect what the question needs. A request about a chart should retrieve image elements; a numeric lookup should target tables.
Passing Images to the LLM
Multimodal LLMs accept images directly in the prompt. After retrieving the relevant image, include it alongside the question for grounded reasoning.
messages = [{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": "What trend does this chart show?"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": img_url}},
]}]Citing Visual Sources
Track which image or table produced an answer in metadata, so you can show the user the exact figure or table the model relied on.
Cost and Latency
Vision calls and image embeddings cost more than text. Cache captions, downscale images, and only invoke vision when the query truly needs it.
Putting It Together
Extract images and tables during loading, index them via captions or multimodal embeddings, route queries by modality, and feed the right element to a multimodal LLM.
Quick Check
Test your understanding of multimodal RAG.
Recap
You extended RAG to multiple modalities:
- Describe-then-embed or multimodal embeddings for images
- Preserve table structure as Markdown
- Route queries by modality
- Feed images to a multimodal LLM and cite visual sources
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Multimodales RAG mit Bildern und Tabellen“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Multimodales RAG mit Bildern und Tabellen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des LangChain / RAG / Vector DBs-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der LangChain / RAG / Vector DBs-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Multimodales RAG mit Bildern und Tabellen“?
Erweitern Sie RAG über reinen Text hinaus, um Bilder, Diagramme und strukturierte Tabellen abzurufen und inhaltlich zu verarbeiten. Du übst LangChain / RAG / Vector DBs mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um LangChain / RAG / Vector DBs zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. LangChain / RAG / Vector DBs auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Multimodales RAG mit Bildern und Tabellen“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser LangChain / RAG / Vector DBs-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede LangChain / RAG / Vector DBs-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- RAG für Codegenerierung und Unterstützung
- Entwicklung von RAG-Systemen in Echtzeit
- Aktuelle Entwicklungen und Forschung zu RAG
- Multimodales RAG mit Bildern und Tabellen