RAG multimodale con immagini e tabelle
Estenda il RAG oltre il semplice testo per recuperare informazioni e ragionare su immagini, grafici e tabelle strutturate.
RAG multimodale con immagini e tabelle è una lezione LangChain / RAG / Vector DBs gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 4 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento LangChain / RAG / Vector DBs, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso LangChain / RAG / Vector DBs include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
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
Domande Frequenti
La lezione «RAG multimodale con immagini e tabelle» è gratuita?
Sì — il testo completo di «RAG multimodale con immagini e tabelle» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso LangChain / RAG / Vector DBs, passa a CoddyKit PRO. Il corso LangChain / RAG / Vector DBs include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «RAG multimodale con immagini e tabelle»?
Estenda il RAG oltre il semplice testo per recuperare informazioni e ragionare su immagini, grafici e tabelle strutturate. Eserciti LangChain / RAG / Vector DBs con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare LangChain / RAG / Vector DBs?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. LangChain / RAG / Vector DBs su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 4 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «RAG multimodale con immagini e tabelle»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione LangChain / RAG / Vector DBs?
Sì. Ogni lezione LangChain / RAG / Vector DBs include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- RAG per la generazione e l'assistenza nella scrittura del codice
- Creazione di sistemi RAG in tempo reale
- Tendenze emergenti e ricerca sul RAG
- RAG multimodale con immagini e tabelle