轉載：如何構建多模態AI知識庫？

摘要

在科技飛速發展的當下，人工智能（AI）已成為推動各行業變革的關鍵力量。其中，多模態 AI 知識庫作為 AI 領域的重要創新，正引領我們邁向一個全新的智能時代。它打破了傳統數據處理的單一模式，融合文本、圖像、音頻、視頻等多種數據模態，為我們提供了更加全面、深入的知識理解與應用能力。

從日常生活中的智能語音助手，到醫療領域的精準診斷，再到自動駕駛汽車的安全行駛，多模態 AI 知識庫的身影無處不在。它不僅提升了我們生活的便利性和效率，還在眾多關鍵領域為專業決策提供了強大支持。那么，這個神奇的多模態 AI 知識庫究竟是如何構建的呢？

什么是多模態 AI 知識庫？

多模態 AI 知識庫是融合多種類型信息，借助人工智能技術進行智能化處理的知識集合體。它打破了傳統知識庫僅依賴單一文本形式存儲知識的局限，能更全面、豐富地呈現知識內容，為用戶提供更高效、智能的知識服務。

1、融合多模態信息：傳統知識庫主要以文本形式存儲知識，而多模態 AI 知識庫集成了文本、圖像、音頻、視頻、傳感器數據等多種模態信息。在醫學知識庫中，不僅包含疾病癥狀、診斷方法的文字描述，還會有病理圖片、醫生講解疾病的音頻和手術過程的視頻等。這些不同模態的信息從多個角度描述知識，使知識表達更加直觀、立體、全面，方便用戶理解和應用。

2、借助 AI 技術處理與管理：運用人工智能技術對多模態數據進行處理、存儲和檢索。在數據處理階段，利用自然語言處理（NLP）技術理解文本內容，借助計算機視覺技術分析圖像和視頻，依靠語音識別技術處理音頻等。通過這些技術，將多模態數據轉化為計算機能夠理解和處理的形式。在存儲和檢索時，利用深度學習模型、向量數據庫等技術，實現對多模態知識的高效存儲和快速精準檢索。例如，用戶輸入一段描述疾病癥狀的語音，系統能快速匹配到相關疾病的多模態知識，包括文字介紹、癥狀圖片、診斷視頻等 。

3、具備智能交互與知識推理能力：支持自然語言交互，用戶無需掌握復雜的查詢語法，直接用日常語言提問，系統就能理解意圖并給出答案。它還能根據已有的多模態知識進行推理和預測。在智能教育場景中，根據學生輸入的問題以及過往學習數據，不僅能給出解答，還能推薦相關的學習資料，如講解視頻、圖文資料等，幫助學生深入學習 。

多模態AI知識庫與傳統知識庫有何區別？

多模態 AI 知識庫與傳統知識庫在數據模態、知識表示、數據處理能力、知識獲取與更新、應用場景和用戶體驗等方面存在顯著差異。多模態 AI 知識庫憑借其優勢，更能適應現代復雜多樣的知識需求，為用戶提供更高效、智能、個性化的服務。

1、數據模態：傳統知識庫主要以文本形式存儲和管理知識，數據形式單一。比如常見的百科知識庫，主要通過文字來描述各種概念、事件和知識內容。而多模態 AI 知識庫融合了文本、圖像、音頻、視頻、傳感器數據等多種數據模態。在醫學知識庫中，除了疾病文字介紹，還會有病理切片圖像、病癥相關音頻、手術視頻等，從多個維度呈現知識。

2、知識表示：傳統知識庫的知識表示形式較為簡單，多采用結構化數據（如數據庫表結構）或半結構化數據（如 XML、JSON）來組織知識。這種表示方式雖然便于存儲和查詢，但難以全面表達復雜知識的語義關系。多模態 AI 知識庫運用深度學習技術，將多模態數據轉化為高維向量進行表示。圖像通過卷積神經網絡轉化為特征向量，文本借助詞向量模型（如 Word2Vec、BERT）轉化為向量表示。這些向量能更精準地捕捉數據中的語義和特征信息，便于計算機理解和處理。

3、知識存儲：傳統知識庫的知識通常是用向量數據庫進行存儲，方便檢索和查詢，而多模態的知識庫需要知識圖譜和向量數據庫進行配置完成知識的存儲。模態 AI 知識庫處理的數據模態復雜多樣，單一的存儲方式難以滿足需求，所以通常會結合向量數據庫和知識圖譜數據庫。向量數據庫擅長處理非結構化數據的相似性檢索，多模態 AI 知識庫中，圖像、音頻、視頻等非結構化數據在經過特征提取轉化為向量后，能在向量數據庫中快速檢索相似內容。而知識圖譜數據庫以圖結構組織知識，可清晰展現實體間關系，方便進行關聯推理。比如在智能醫療多模態 AI 知識庫場景中，病癥圖像以向量形式存儲在向量數據庫方便檢索相似圖像輔助診斷，同時疾病、癥狀、治療方法等實體及其關系構建成知識圖譜，醫生輸入癥狀，系統不僅能基于向量檢索相似病例圖像，還能通過知識圖譜推理可能的疾病和治療方案。

4、數據處理能力：傳統知識庫對數據的處理主要依賴于規則和簡單的算法，對非結構化數據的處理能力有限。面對一篇醫學論文，傳統知識庫可能只能提取有限的結構化信息。多模態 AI 知識庫利用先進的人工智能技術，如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等，對不同模態的數據進行深度理解和分析。能自動識別醫學影像中的病灶，理解醫學文獻中的專業術語和語義。

5、應用場景：傳統知識庫主要應用于對知識準確性和結構化要求較高的領域，如企業的客戶服務、文檔檢索等場景。在電商客服中，根據固定的文本知識回答常見問題。多模態 AI 知識庫應用場景更為廣泛，尤其適用于對交互性、直觀性要求高的場景，如智能教育、醫療輔助診斷、智能家居控制等。在智能教育中，根據學生的提問，同時提供文字講解、動畫演示、語音解答等多模態內容。

6、用戶體驗：傳統知識庫的交互方式相對單一，主要通過文本輸入輸出進行交互，難以滿足用戶多樣化的需求。多模態 AI 知識庫支持自然語言交互、手勢交互等多種交互方式，能根據用戶的提問，以圖文、語音、視頻等多種形式呈現知識，提供更加個性化、直觀、便捷的服務，顯著提升用戶體驗。

如何構建多模態AI知識庫？

多模態大模型 AI 知識庫的構建是一個復雜的過程，涉及多種技術和步驟。以下將基于兩篇文章內容，詳細描述其構建方法，并通過流程圖進行圖形化表達。

1、多模態大模型 AI 知識庫的構建方法

數據收集與預處理：收集涵蓋文本、圖像、語音等多種模態的數據資源。這些數據來源廣泛，如網絡數據、專業數據庫、傳感器采集的數據等。對收集到的數據進行清洗，去除噪聲數據、重復數據和無關信息；進行標注，為數據添加標簽以表示其內容或特征；進行格式化處理，將數據轉換為適合后續處理的格式，提取出有用的特征 。

模型訓練與優化：利用深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN）處理圖像數據、循環神經網絡（RNN）及其變體處理文本和語音數據等，對預處理后的數據進行訓練。構建能夠理解和生成多模態信息的神經網絡模型，在訓練過程中，通過不斷調整模型的參數（如權重、偏置等）和結構（如增加或減少網絡層數、調整神經元數量等），優化模型的性能和準確性，提高模型對多模態信息的理解和處理能力。這里的模型和訓練主要是進行數據的知識理解和表達，例如輸入一張圖片，可以理解圖片的內容，并以文字的形式表達處理是知識表達的一種方式，便于后期知識以向量的方式存儲。

知識表示與存儲：采用圖狀結構（如知識圖譜）或向量表示的形式將知識結構化存儲。知識圖譜以實體和關系的圖結構組織知識，便于展示知識之間的關聯；向量表示則將知識轉化為高維向量，利用向量的相似性進行知識檢索和推理。將訓練好的模型應用于知識表示，將多模態數據轉化為相應的知識表示形式后存儲起來，便于后續的檢索和推理 。

知識推理與應用****：基于存儲的知識，構建知識推理機制。通過邏輯推理、基于規則的推理或基于機器學習的推理方法，實現知識的自動化關聯和推理。開發知識查詢接口，使用戶能夠方便地查詢知識庫中的知識；將知識庫集成到相關應用中，如智能問答系統、信息推薦系統等，為用戶提供智能化的知識服務。

2、知識存儲到知識圖譜庫的兩種方法

在構建多模態 AI 知識庫時，A-MM KG 和 N-MM KG 是將知識存儲到知識圖譜庫的兩種重要方法，它們在多模態數據的處理和知識圖譜的構建上各有特點，以下為你詳細闡述并以圖形化方式呈現。

A-MM KG（屬性 - 多模態知識圖）方法

1、方法概述：A-MM KG 把多模態數據當作實體屬性的值融入知識庫，以形成知識圖譜中的三元組。在描述商品信息時，商品圖片、介紹視頻分別作為 “has image”“has video” 屬性的值，與商品實體關聯，構成（商品實體，“has image”，商品圖片）這類三元組，讓知識圖譜在呈現商品知識時能結合多種模態信息，提供更豐富的描述。

2、構建步驟：先確定實體與關系類型，像電商知識庫中的商品、用戶、訂單等實體，購買、瀏覽、推薦等關系；接著收集相關多模態數據，如商品圖片、用戶評價視頻；之后將多模態數據與對應的實體、屬性關聯，形成屬性三元組并添加到知識圖譜庫；最后借助知識圖譜查詢語言（如 SPARQL）查詢和推理，服務于智能推薦、智能問答等應用。

3、圖形示例：

在這個圖中，矩形框代表實體，如 “商品實體” 和 “用戶實體” 。菱形框代表關系，如 “has_image”“has_video”“瀏覽”“購買” 。箭頭表示關系的指向，展示了商品實體通過屬性與多模態數據的關聯，以及用戶實體與商品實體之間的行為關系。這體現了 A-MM KG 將多模態數據作為屬性值融入知識圖譜的方式。

N-MM KG（實體 - 多模態知識圖）方法

1、方法概述：N-MM KG 把多模態數據作為獨立實體存入知識庫，每個多模態數據實例都能和其他實體建立關系，形成獨特的知識圖譜結構。電商場景里，商品圖片作為獨立實體，不僅與商品實體相關，還能和相似商品、用戶收藏行為等建立聯系，拓展知識圖譜的關聯關系。

2、構建步驟：同樣先確定實體和關系類型；然后收集整理多模態數據；再將多模態數據作為獨立實體添加到知識庫，建立它們與其他實體的三元組關系；最后用于支撐各種智能應用。

3、圖形示例

圖中，同樣矩形框表示實體，“商品圖片實體” 作為多模態數據轉化的獨立實體存在。菱形框表示關系，如 “包含圖片”“相似圖片”“收藏圖片” 。箭頭展示了各實體之間基于這些關系的連接，突出了 N-MM KG 把多模態數據當作獨立實體構建知識圖譜，建立豐富關系網絡的特點。

注意：以上圖譜構建的基礎來源多模態數據的識別和知識的理解，其中可以采用人工智能的模型的識別以及人工標注等方法。

多模態AI知識庫的應用場景

多模態 AI 知識庫與多模態大模型深度結合，在多個領域的創新應用中發揮著關鍵作用，極大地拓展了內容生成的邊界，提升了用戶體驗與業務效能。

1、營銷領域：在營銷場景中，多模態 AI 知識庫與大模型的結合帶來了豐富的創作可能性。從文字生成營銷圖片，企業可以輸入產品特點、宣傳文案，系統就能快速生成適配的精美圖片，像電商平臺上根據商品描述生成的產品展示圖，能有效吸引消費者目光。文生視頻功能則為企業提供了更具吸引力的宣傳手段，輸入產品介紹、品牌故事等文字內容，系統自動生成生動的宣傳視頻，在社交媒體、電商平臺等渠道傳播，提升品牌知名度與產品銷量。而圖片智能生成視頻，能夠將產品的多角度圖片、宣傳海報等素材轉化為動態視頻，使營銷內容更加豐富多樣，增強營銷效果。

2、問答系統：在問答系統里，多模態 AI 知識庫結合多模態大模型，讓回答更加全面直觀。用戶提問時，系統不僅提供文字解答，還能依據問題內容生成相關圖片、視頻等。在教育類問答系統中，解答數學幾何問題時，生成對應的圖形輔助理解；解答歷史文化問題時，展示相關歷史圖片、紀錄片片段等，幫助用戶更好地理解答案，提升問答系統的實用性和趣味性。

3、推薦系統：推薦系統借助多模態 AI 知識庫和多模態大模型，實現更精準、個性化的推薦。基于用戶的瀏覽、購買歷史等文本數據，結合多模態大模型生成與推薦產品相關的圖片、視頻內容。音樂推薦系統中，根據用戶的音樂偏好文字信息，生成推薦歌曲的封面圖片、歌曲片段音頻，甚至是音樂可視化視頻，讓用戶在選擇時能獲得更多直觀感受，提高推薦的準確性和用戶對推薦內容的接受度，優化用戶體驗。

上圖中的阿里云的百練多模態的模型應用的也是多模態的AI知識庫。