RAG multimodal avec des images et des tableaux
Étendez RAG au-delà du texte brut pour récupérer des images, des graphiques et des tableaux structurés, puis raisonner à partir de ces éléments.
RAG multimodal avec des images et des tableaux est une leçon LangChain / RAG / Vector DBs gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage LangChain / RAG / Vector DBs, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours LangChain / RAG / Vector DBs comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
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
Questions Fréquemment Posées
La leçon « RAG multimodal avec des images et des tableaux » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « RAG multimodal avec des images et des tableaux » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours LangChain / RAG / Vector DBs, passe à CoddyKit PRO. Le cours LangChain / RAG / Vector DBs comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « RAG multimodal avec des images et des tableaux » ?
Étendez RAG au-delà du texte brut pour récupérer des images, des graphiques et des tableaux structurés, puis raisonner à partir de ces éléments. Tu pratiques LangChain / RAG / Vector DBs avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer LangChain / RAG / Vector DBs ?
Aucune expérience préalable n'est requise. LangChain / RAG / Vector DBs sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « RAG multimodal avec des images et des tableaux » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon LangChain / RAG / Vector DBs ?
Oui. Chaque leçon LangChain / RAG / Vector DBs inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- RAG pour la génération et l’assistance au code
- Créer des systèmes RAG en temps réel
- Tendances émergentes et recherches sur RAG
- RAG multimodal avec des images et des tableaux