RAG multimodal con imágenes y tablas
Amplíe RAG más allá del texto plano para recuperar información y razonar sobre imágenes, gráficos y tablas estructuradas.
RAG multimodal con imágenes y tablas es una lección gratuita de LangChain / RAG / Vector DBs en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de LangChain / RAG / Vector DBs, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de LangChain / RAG / Vector DBs incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
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
Aprende LangChain / RAG / Vector DBs con un tutor de IA — gratis
Escribe y ejecuta código real en tu navegador, obtén ayuda instantánea de un tutor de IA disponible 24/7 y continúa donde lo dejaste en la web o en la aplicación.
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Preguntas frecuentes
¿La lección «RAG multimodal con imágenes y tablas» es gratis?
Sí — el texto completo de «RAG multimodal con imágenes y tablas» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de LangChain / RAG / Vector DBs, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de LangChain / RAG / Vector DBs incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «RAG multimodal con imágenes y tablas»?
Amplíe RAG más allá del texto plano para recuperar información y razonar sobre imágenes, gráficos y tablas estructuradas. Practicas LangChain / RAG / Vector DBs con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar LangChain / RAG / Vector DBs?
No se requiere experiencia previa. LangChain / RAG / Vector DBs en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «RAG multimodal con imágenes y tablas»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de LangChain / RAG / Vector DBs?
Sí. Cada lección de LangChain / RAG / Vector DBs incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- RAG para generación y asistencia de código
- Construcción de sistemas RAG en tiempo real
- Tendencias emergentes e investigación sobre RAG
- RAG multimodal con imágenes y tablas