主要观点：

• 单模态 RAG 在信息结构清晰或仅为文本时表现良好，但现实数据多为多模态，传统 RAG 系统处理多模态数据有局限性，而多模态 RAG 是向前的飞跃，能处理复杂数据、提高准确性和扩展应用范围，但存在跨模态理解、数据融合和可扩展性等挑战。
• 多模态 RAG 管道由数据索引、检索和大语言模型组成，有统一嵌入空间、模态接地和分离数据库与重新排序三种处理多模态的方法。
• 以医疗诊断为例构建了多模态 RAG 原型，使用 CLIP 模型、Sentence Transformers 等工具和库，通过数据准备、多模态嵌入、检索和排名、融合和生成等步骤实现，代码和环境配置可在 github 仓库获取。
• 要使系统具备生产能力，需进行微调、错误处理、数据安全和可扩展性优化等改进。

关键信息：

• 多模态 RAG 相关概念、技术及挑战，如处理多种模态数据的方法和面临的跨模态理解等问题。
• 多模态 RAG 医疗诊断应用的原型构建细节，包括使用的工具、数据准备、各步骤流程及代码示例。
• 未来使多模态 RAG 系统具备生产能力需进行的改进措施，如微调、错误处理等。

重要细节：

• 不同处理多模态的方法，如统一嵌入空间中使用 CLIP 模型，模态接地中生成图像文本描述，分离数据库中存储不同模态数据等。
• 医疗诊断应用原型中具体工具的使用，如 CLIP 模型的版本、Sentence Transformers 的模型等。
• 数据准备阶段的示例数据内容，如各种患者健康记录的文本描述。
• 代码中各函数的功能及具体实现细节，如获取患者健康记录的函数、运行多模态 RAG 的函数等。