mRAG: Elucidating the Design Space of Multi-modal Retrieval-Augmented Generation
作者: Chan-Wei Hu, Yueqi Wang, Shuo Xing, Chia-Ju Chen, Suofei Feng, Ryan Rossi, Zhengzhong Tu
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2025-05-29 (更新: 2025-08-26)
备注: 16 pages
💡 一句话要点
mRAG：系统性剖析多模态检索增强生成的设计空间，提升LVLM在现实场景中的性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 检索增强生成 大型视觉语言模型 知识检索 自我反思 视觉问答 信息整合
📋 核心要点
- 现有LVLM受限于静态数据、易产生幻觉，且缺乏实时知识验证能力，限制了其在动态现实场景的应用。
- 论文提出系统性剖析多模态RAG流程，探索检索、重排序和生成三个阶段的最佳策略，并引入自反思机制。
- 实验表明，该方法在不进行微调的情况下，使LVLM的平均性能提升了5%，验证了RAG流程设计的有效性。
📝 摘要（中文）
大型视觉语言模型（LVLMs）在视觉问答、视觉定位和复杂推理等多模态任务中取得了显著进展。然而，它们仍然受到静态训练数据、容易产生幻觉以及无法根据最新的外部证据验证声明的限制，从而影响了它们在动态现实世界应用中的性能。检索增强生成（RAG）提供了一种实用的解决方案，通过允许LVLM访问大规模知识数据库，从而将模型输出建立在基于事实的、上下文相关的信息之上，以此来缓解这些挑战。本文对LVLM的多模态RAG流程进行了首次系统性剖析，明确地研究了（1）检索阶段：关于模态配置和检索策略，（2）重排序阶段：关于缓解位置偏差和提高检索证据相关性的策略，以及（3）生成阶段：进一步研究如何最好地将检索到的候选信息整合到最终生成过程中。最后，扩展探索了一个统一的代理框架，该框架通过自我反思整合了重排序和生成，使LVLM能够动态地选择相关证据并抑制不相关的上下文。对LVLM的RAG的全栈探索产生了实质性的见解，在没有任何微调的情况下，平均性能提高了5%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）在动态现实世界应用中，由于静态训练数据、幻觉问题以及缺乏实时外部知识验证能力而导致的性能瓶颈。现有方法难以有效利用外部知识，导致模型输出与事实不符或缺乏上下文相关性。
核心思路：论文的核心思路是系统性地研究多模态检索增强生成（RAG）流程，通过检索外部知识库，为LVLM提供基于事实的上下文信息，从而提高模型在动态环境中的性能。通过对检索、重排序和生成三个阶段的深入分析，找到最佳的策略组合，并引入自反思机制来动态选择相关证据。
技术框架：论文提出的框架包含三个主要阶段：检索阶段、重排序阶段和生成阶段。在检索阶段，探索不同的模态配置和检索策略，从大规模知识库中检索相关信息。在重排序阶段，采用策略来缓解位置偏差，并提高检索证据的相关性。在生成阶段，研究如何将检索到的候选信息整合到最终生成过程中。此外，还提出了一个统一的代理框架，通过自我反思整合重排序和生成，使LVLM能够动态地选择相关证据并抑制不相关的上下文。
关键创新：论文的关键创新在于对多模态RAG流程的系统性剖析，首次明确地研究了检索阶段的模态配置和检索策略、重排序阶段的偏差缓解策略以及生成阶段的信息整合方法。此外，提出的基于自反思的代理框架能够动态地选择相关证据，进一步提高了模型的性能。
关键设计：论文的关键设计包括：(1) 探索不同的模态组合方式，例如仅使用文本、仅使用图像或同时使用文本和图像进行检索；(2) 研究不同的检索策略，例如基于向量相似度的检索或基于关键词的检索；(3) 采用不同的重排序算法，例如基于Transformer的重排序模型；(4) 设计自反思机制，使LVLM能够评估检索到的证据的相关性，并选择最相关的证据进行生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过系统性地优化多模态RAG流程，LVLM的平均性能提升了5%，而无需进行任何微调。这表明RAG流程的设计对LVLM的性能至关重要，并且通过合理的策略选择，可以显著提高模型的性能。该研究为未来多模态RAG的研究提供了重要的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要实时知识更新和事实依据的视觉语言任务，例如视觉问答、图像描述、智能客服、新闻摘要生成等。通过检索外部知识，LVLM能够生成更准确、更可靠的答案，从而提高用户体验和应用价值。未来，该方法有望应用于更复杂的智能体系统中，实现更高级别的推理和决策能力。
📄 摘要（原文）
Large Vision-Language Models (LVLMs) have made remarkable strides in multimodal tasks such as visual question answering, visual grounding, and complex reasoning. However, they remain limited by static training data, susceptibility to hallucinations, and inability to verify claims against up-to-date, external evidence, compromising their performance in dynamic real-world applications. Retrieval-Augmented Generation (RAG) offers a practical solution to mitigate these challenges by allowing the LVLMs to access large-scale knowledge databases via retrieval mechanisms, thereby grounding model outputs in factual, contextually relevant information. Here in this paper, we conduct the first systematic dissection of the multimodal RAG pipeline for LVLMs, explicitly investigating (1) the retrieval phase: on the modality configurations and retrieval strategies, (2) the re-ranking stage: on strategies to mitigate positional biases and improve the relevance of retrieved evidence, and (3) the generation phase: we further investigate how to best integrate retrieved candidates into the final generation process. Finally, we extend to explore a unified agentic framework that integrates re-ranking and generation through self-reflection, enabling LVLMs to select relevant evidence and suppress irrelevant context dynamically. Our full-stack exploration of RAG for LVLMs yields substantial insights, resulting in an average performance boost of 5% without any fine-tuning.