A Survey of Multimodal Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2504.08748v1 📥 PDF

作者: Lang Mei, Siyu Mo, Zhihan Yang, Chong Chen

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL, cs.ET, cs.LG

发布日期: 2025-03-26

💡 一句话要点

综述多模态检索增强生成技术，提升LLM在多模态信息处理中的性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态检索增强生成 大型语言模型 多模态融合 信息检索 知识库 视觉理解 文本理解

📋 核心要点

  1. 传统RAG方法仅依赖文本信息，无法有效处理需要视觉或多模态理解的任务，导致信息缺失和回答不准确。
  2. MRAG通过融合文本、图像、视频等多模态数据，在检索和生成过程中提供更丰富的上下文信息，从而提升LLM的性能。
  3. 研究表明，MRAG在需要视觉和文本理解的场景中优于传统RAG，能够减少幻觉并提高问答系统的准确性。

📝 摘要（中文）

多模态检索增强生成（MRAG）通过将多模态数据（文本、图像、视频）集成到检索和生成过程中，增强了大型语言模型（LLM），克服了纯文本检索增强生成（RAG）的局限性。RAG通过整合外部文本知识来提高响应准确性，而MRAG将此框架扩展到包括多模态检索和生成，利用来自不同数据类型的上下文信息。这种方法通过将响应建立在基于事实的多模态知识之上，减少了幻觉并增强了问答系统。最近的研究表明，MRAG优于传统的RAG，尤其是在需要视觉和文本理解的场景中。本综述回顾了MRAG的基本组成部分、数据集、评估方法和局限性，提供了对其构建和改进的见解。它还确定了挑战和未来的研究方向，突出了MRAG在彻底改变多模态信息检索和生成方面的潜力。通过提供全面的视角，这项工作鼓励进一步探索这一有前景的范例。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在处理复杂的多模态信息检索和生成任务时，由于缺乏对视觉和其他非文本模态信息的有效利用，导致性能受限的问题。现有方法，如传统的RAG，主要依赖文本信息，无法充分利用多模态数据中的上下文信息，从而影响了回答的准确性和全面性。

核心思路：论文的核心思路是扩展传统的RAG框架，使其能够有效地检索和利用多模态数据。通过将文本、图像、视频等多种模态的信息融合到检索和生成过程中，MRAG旨在提供更丰富的上下文信息，从而提升LLM在多模态任务中的性能。这种设计旨在克服纯文本RAG的局限性，并减少LLM生成幻觉的可能性。

技术框架：MRAG的整体框架通常包含以下几个主要模块：1) 多模态数据编码器：将不同模态的数据（如文本、图像、视频）编码成统一的向量表示。2) 多模态检索器：根据查询，从多模态知识库中检索相关的多模态信息。3) 融合模块：将检索到的多模态信息与原始查询进行融合，形成增强的上下文表示。4) 生成器：利用增强的上下文表示，生成最终的答案或输出。

关键创新：MRAG的关键创新在于其能够有效地将多模态信息集成到检索和生成过程中。与传统的RAG相比，MRAG不仅利用文本信息，还能够利用图像、视频等多种模态的信息，从而提供更全面的上下文信息。这种多模态融合能力使得MRAG在处理需要视觉和文本理解的任务时具有显著的优势。

关键设计：关键设计包括：1) 多模态编码器的选择，例如使用预训练的视觉模型（如CLIP）和文本模型（如BERT）来提取特征。2) 检索器的设计，例如使用向量相似度搜索来检索相关的多模态信息。3) 融合策略，例如使用注意力机制或交叉注意力机制来融合不同模态的信息。4) 损失函数的设计，例如使用对比学习损失来优化多模态表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了现有MRAG方法在多模态问答等任务上的表现，强调了MRAG相较于传统RAG在需要视觉和文本理解场景下的优势。具体性能数据和提升幅度在摘要中有所提及，表明MRAG能够有效减少幻觉并提高问答系统的准确性。具体实验结果和对比基线分析需要在原文中查找。

🎯 应用场景

MRAG技术在多个领域具有广泛的应用前景，例如多模态问答系统、智能客服、教育、医疗诊断和内容创作等。通过整合多种模态的信息，MRAG可以提供更准确、更全面的答案和解决方案，从而提升用户体验和工作效率。未来，MRAG有望成为多模态信息处理的重要技术手段。

📄 摘要（原文）

Multimodal Retrieval-Augmented Generation (MRAG) enhances large language models (LLMs) by integrating multimodal data (text, images, videos) into retrieval and generation processes, overcoming the limitations of text-only Retrieval-Augmented Generation (RAG). While RAG improves response accuracy by incorporating external textual knowledge, MRAG extends this framework to include multimodal retrieval and generation, leveraging contextual information from diverse data types. This approach reduces hallucinations and enhances question-answering systems by grounding responses in factual, multimodal knowledge. Recent studies show MRAG outperforms traditional RAG, especially in scenarios requiring both visual and textual understanding. This survey reviews MRAG's essential components, datasets, evaluation methods, and limitations, providing insights into its construction and improvement. It also identifies challenges and future research directions, highlighting MRAG's potential to revolutionize multimodal information retrieval and generation. By offering a comprehensive perspective, this work encourages further exploration into this promising paradigm.