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多模态 RAG(MMRAG)
能够处理并整合文本、图像、音频、视频和结构化数据源的检索增强生成
复杂度: high知识检索（RAG）
30秒速览
- 是什么
- 借助对齐的嵌入检索并融合文本、图像、音频、视频和结构化数据，把生成结果锚定在多模态证据上。
- 何时使用
- 需要以多种媒介为依据来作答的问题，比如结合影像与文本的医学诊断，或结合文档与截图的设计评审。
- 注意
- 跨模态的嵌入对齐很脆弱：空间一旦错位，检索就会偏向某一种模态，让真正需要融合的回答质量下降。
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多模态 RAG: 概览
能够处理并整合文本、图像、音频、视频和结构化数据源的检索增强生成
- Cross-modal retrieval
- Multimodal embedding alignment
- Unified representation spaces
- Content type adaptation
- Cross-modal reasoning
- Integrated generation
The Agent Architect
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- Ask in Any Modality: A Comprehensive Survey on Multimodal Retrieval-Augmented Generation (Zhang et al., 2025)arXiv:2502.08826
- Benchmarking Retrieval-Augmented Generation in Multi-Modal Contexts (Wang et al., 2025)arXiv:2502.17297
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- CLIP: Learning Transferable Visual Representations From Natural Language Supervision (Radford et al., 2021)arXiv:2103.00020
- BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders (Li et al., 2023)arXiv:2301.12597
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