VisRAG

简介

在日常使用中，我们常常遇到这样的场景：购买了新设备，却不清楚某些功能如何设置，而翻阅说明书既耗时又低效。此时，如果有一个智能助手能直接回答问题，将极大提升体验。例如，某位用户购买了尼康 Z7 相机，想了解其“电子减震功能在哪些场景不可用”。直接询问 LLM 得到的回答如下：

尼康Z7的电子减震功能主要用于在拍摄静物、人像等需要稳定画面的场景中提供帮助。然而，在某些特定场景下，电子减震功能是不可用的。根

据尼康官方文档和常见使用场景，电子减震功能在以下情况下不可用：

1. 拍摄运动物体：由于电子减震功能会根据相机的移动调整快门速度，因此当拍摄运动物体时，电子减震功能会变得不稳定，无法正常工作。

2. 使用长时间曝光：在长时间曝光拍摄时，相机的抖动会变得明显，电子减震功能无法有效补偿这种抖动。

3. 使用低光环境下的长曝光：在低光环境下拍摄长曝光时，相机的抖动会更加明显，电子减震功能无法有效补偿这种抖动。

因此，尼康Z7的电子减震功能在拍摄运动物体、使用长时间曝光、使用低光环境下的长曝光等场景下是不可用的。

可以看到，模型虽然能生成语义流畅的回答，但由于缺乏真实文档支撑，往往会出现“似是而非”的结果。为了解决这一问题，UltraRAG 基于 VisRAG 实现了一种多模态检索增强 Pipeline。它不再依赖繁琐的文本解析，而是直接将“相关文档的截图”输入给视觉语言模型，从而实现基于视觉语义的真实文档问答。

构建个人知识库

以“尼康使用说明书”为例。你可以点击此处下载 PDF 文件。我们使用 UltraRAG 的 Corpus Server 将该 PDF 直接转换为图像语料库：

examples/build_image_corpus.yaml

# MCP Server
servers:
  corpus: servers/corpus

# MCP Client Pipeline
pipeline:
- corpus.build_image_corpus

执行以下命令：

ultrarag build examples/build_image_corpus.yaml

修改参数如下：

examples/parameters/build_image_corpus_parameter.yaml

corpus:
  image_corpus_save_path: corpora/image.jsonl
  parse_file_path: data/UltraRAG.pdf
  parse_file_path: data/nikon.pdf

运行 Pipeline：

ultrarag run examples/build_image_corpus.yaml

执行完成后，将自动生成图像语料文件：

corpora/image.jsonl

{"id": 0, "image_id": "nikon/page_0.jpg", "image_path": "image/nikon/page_0.jpg"}
{"id": 1, "image_id": "nikon/page_1.jpg", "image_path": "image/nikon/page_1.jpg"}
{"id": 2, "image_id": "nikon/page_2.jpg", "image_path": "image/nikon/page_2.jpg"}
{"id": 3, "image_id": "nikon/page_3.jpg", "image_path": "image/nikon/page_3.jpg"}
...

接下来，使用 Retriever Server 对图像语料进行向量化编码与索引：

examples/corpus_index.yaml

# MCP Server
servers:
  retriever: servers/retriever

# MCP Client Pipeline
pipeline:
- retriever.retriever_init
- retriever.retriever_embed
- retriever.retriever_index

执行以下命令：

ultrarag build examples/corpus_index.yaml

修改参数：

examples/parameters/corpus_index_parameter.yaml

retriever:
  backend: sentence_transformers
  backend_configs:
    bm25:
      lang: en
      save_path: index/bm25
    infinity:
      bettertransformer: false
      model_warmup: false
      pooling_method: auto
      trust_remote_code: true
    openai:
      api_key: abc
      base_url: https://api.openai.com/v1
      model_name: text-embedding-3-small
    sentence_transformers:
      sentence_transformers_encode:
        encode_chunk_size: 256
        normalize_embeddings: false
        psg_prompt_name: document
        psg_task: null
        q_prompt_name: query
        q_task: null
        psg_prompt_name: null
        psg_task: retrieval
        q_prompt_name: query
        q_task: retrieval
      trust_remote_code: true
  batch_size: 16
  collection_name: wiki
  corpus_path: data/corpus_example.jsonl
  corpus_path: corpora/image.jsonl
  embedding_path: embedding/embedding.npy
  gpu_ids: '1'
  index_backend: faiss
  index_backend_configs:
    faiss:
      index_chunk_size: 10000
      index_path: index/index.index
      index_use_gpu: true
    milvus:
      id_field_name: id
      id_max_length: 64
      index_chunk_size: 1000
      index_params:
        index_type: AUTOINDEX
        metric_type: IP
      metric_type: IP
      search_params:
        metric_type: IP
        params: {}
      text_field_name: contents
      text_max_length: 60000
      token: null
      uri: index/milvus_demo.db
      vector_field_name: vector
  is_demo: false
  is_multimodal: false
  is_multimodal: true
  model_name_or_path: openbmb/MiniCPM-Embedding-Light
  model_name_or_path: jinaai/jina-embeddings-v4
  overwrite: false

运行索引构建：

ultrarag run examples/corpus_index.yaml

准备用户查询文件：

data/test.jsonl

{"id": 0, "question": "尼康Z7的电子减震功能在哪些场景不可用？", "golden_answers": [], "meta_data": {}}

定义 VisRAG Pipeline：

examples/visrag.yaml

# MCP Server
servers:
  benchmark: servers/benchmark
  retriever: servers/retriever
  prompt: servers/prompt
  generation: servers/generation
  evaluation: servers/evaluation
  custom: servers/custom

# MCP Client Pipeline
pipeline:
- benchmark.get_data
- retriever.retriever_init
- retriever.retriever_search
- generation.generation_init
- prompt.qa_boxed
- generation.multimodal_generate:
    input:
      multimodal_path: ret_psg

执行以下命令：

ultrarag build examples/visrag.yaml

修改参数：

examples/parameters/visrag_parameter.yaml

benchmark:
  benchmark:
    key_map:
      gt_ls: golden_answers
      q_ls: question
    limit: -1
    name: nq
    path: data/sample_nq_10.jsonl
    name: test
    path: data/test.jsonl
    seed: 42
    shuffle: false
generation:
  backend: vllm
  backend_configs:
    hf:
      batch_size: 8
      gpu_ids: 2,3
      model_name_or_path: openbmb/MiniCPM4-8B
      trust_remote_code: true
    openai:
      api_key: abc
      base_delay: 1.0
      base_url: http://localhost:8000/v1
      concurrency: 8
      model_name: MiniCPM4-8B
      retries: 3
    vllm:
      dtype: auto
      gpu_ids: 2,3
      gpu_memory_utilization: 0.9
      model_name_or_path: openbmb/MiniCPM4-8B
      model_name_or_path: openbmb/MiniCPM-V-4
      trust_remote_code: true
  extra_params:
    chat_template_kwargs:
      enable_thinking: false
  image_tag: null
  sampling_params:
    max_tokens: 2048
    temperature: 0.7
    top_p: 0.8
  system_prompt: ''
prompt:
  template: prompt/qa_boxed.jinja
  template: prompt/visrag.jinja
retriever:
  backend: sentence_transformers
  backend_configs:
    bm25:
      lang: en
      save_path: index/bm25
    infinity:
      bettertransformer: false
      model_warmup: false
      pooling_method: auto
      trust_remote_code: true
    openai:
      api_key: abc
      base_url: https://api.openai.com/v1
      model_name: text-embedding-3-small
    sentence_transformers:
      sentence_transformers_encode:
        encode_chunk_size: 256
        normalize_embeddings: false
        psg_prompt_name: document
        psg_task: null
        q_prompt_name: query
        q_task: null
        psg_prompt_name: null
        psg_task: retrieval
        q_prompt_name: query
        q_task: retrieval
      trust_remote_code: true
  batch_size: 16
  collection_name: wiki
  corpus_path: data/corpus_example.jsonl
  corpus_path: corpora/image.jsonl
  gpu_ids: '1'
  index_backend: faiss
  index_backend_configs:
    faiss:
      index_chunk_size: 10000
      index_path: index/index.index
      index_use_gpu: true
    milvus:
      id_field_name: id
      id_max_length: 64
      index_chunk_size: 1000
      index_params:
        index_type: AUTOINDEX
        metric_type: IP
      metric_type: IP
      search_params:
        metric_type: IP
        params: {}
      text_field_name: contents
      text_max_length: 60000
      token: null
      uri: index/milvus_demo.db
      vector_field_name: vector
  is_demo: false
  is_multimodal: false
  model_name_or_path: openbmb/MiniCPM-Embedding-Light
  is_multimodal: true
  model_name_or_path: jinaai/jina-embeddings-v4
  query_instruction: ''
  top_k: 5

运行该Pipeline：

ultrarag run examples/visrag.yaml

执行以下命令启动 Case Study Viewer：

python ./script/case_study.py \
  --data output/memory_test_visrag_20251015_163425.json \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 8070 \
  --title "Case Study Viewer"

系统会自动展示检索到的说明书页面截图：

模型生成的回答将基于真实图像内容，示例如下：

尼康Z7的电子减震功能在以下场景不可用：

1. 画面尺寸为1920×1080时。

2. 120p、1920×1080、100p或1920×1080（慢动作）时。

这些信息可以从图像中的文字部分找到，具体位于描述尼康Z7电子减震功能的段落中。

通过视觉语义增强，系统能更准确地回答用户问题，尤其适用于说明书、教材、报表等多模态场景。

开始使用

RAG Servers

RAG Client

开发指南

典型实现

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构建个人知识库

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