Deep Lake 多模态检索上下文层

要解决的问题

RAG 流水线里常见的断层是：原始多模态数据（PDF、图片、音视频）散落在对象存储或本地目录里，而向量索引只存在于向量库中，两者分离。结果代理检索到的上下文往往只剩一段嵌入对应的文本，无法回溯到原始文档；审核引用时缺少证据链，跨模态检索（比如按图文内容联合召回）也很难在同一套流程里完成。

这个技能做什么

核心思路是把 Deep Lake 当作多模态上下文层：原始数据、嵌入向量和向量搜索索引放在同一个存储目标里，让 RAG 与分析流程可以就地检索有依据的上下文。

• 统一存放：多模态原始数据与对应嵌入、索引共存，检索结果能直接关联到源数据。
• 运行时对接：面向 LangChain、LlamaIndex 或自定义 Python 代理，把 Deep Lake 用作 LLM 应用的向量存储。
• 关键步骤：准备存储目标与源文档/多媒体数据 → 选定嵌入与模型服务 → 写入数据并构建向量搜索索引 → 在 RAG 或分析工作流中检索上下文并回填给代理。

适用边界

• 需要自备嵌入/模型提供方与 RAG 运行时，技能本身不绑定具体模型。
• 数据规模、查询配额、权限与备份策略属于部署决策，应结合 Deep Lake 的容量与服务条款评估。
• 资料以入门指引为主，复杂 schema、多租户隔离等场景需查阅 Deep Lake 官方 RAG 指南后再实施。