MMGraphRAG: Bridging Vision and Language with Interpretable Multimodal Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2507.20804v1 📥 PDF

作者: Xueyao Wan, Hang Yu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-28

💡 一句话要点

提出MMGraphRAG，利用多模态知识图谱增强视觉语言检索增强生成任务

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

关键词: 多模态学习 知识图谱 检索增强生成 视觉语言 谱聚类 场景图 跨模态实体链接

📋 核心要点

  1. 传统RAG方法忽略多模态信息，多模态RAG方法缺乏对知识结构和逻辑链的建模。
  2. MMGraphRAG通过场景图提炼视觉信息，构建多模态知识图谱，并利用谱聚类进行跨模态实体链接。
  3. 实验表明，MMGraphRAG在DocBench和MMLongBench数据集上取得了SOTA性能，具有良好的领域适应性。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)通过从外部知识库检索相关信息来增强语言模型的生成能力。然而，传统的RAG方法存在丢失多模态信息的问题。多模态RAG方法通过将图像和文本映射到共享嵌入空间来融合它们，但未能捕捉到模态之间的知识结构和逻辑链。此外，它们还需要大规模的特定任务训练，导致泛化能力有限。为了解决这些限制，我们提出了MMGraphRAG，它通过场景图细化视觉内容，并结合基于文本的知识图谱构建多模态知识图谱(MMKG)。它采用谱聚类来实现跨模态实体链接，并检索推理路径上的上下文来指导生成过程。实验结果表明，MMGraphRAG在DocBench和MMLongBench数据集上取得了最先进的性能，展示了强大的领域适应性和清晰的推理路径。

🔬 方法详解

问题定义：现有RAG方法在处理视觉语言任务时，要么忽略了图像等模态的信息，要么无法有效地建模不同模态之间的关系和知识结构。现有的多模态RAG方法通常依赖于大规模的特定任务训练，泛化能力较差。因此，如何有效地融合多模态信息，并利用知识图谱的结构化知识来增强RAG的生成能力，是一个亟待解决的问题。

核心思路：MMGraphRAG的核心思路是构建一个多模态知识图谱（MMKG），该图谱融合了文本知识图谱和从图像中提取的场景图。通过谱聚类实现跨模态实体链接，从而将视觉信息与文本知识关联起来。在检索阶段，沿着MMKG中的推理路径检索上下文信息，为生成过程提供更丰富的知识。

技术框架：MMGraphRAG主要包含以下几个模块：1) 视觉内容提炼：利用场景图提取图像中的实体和关系。2) 文本知识图谱构建：构建基于文本的知识图谱。3) 多模态知识图谱融合：使用谱聚类进行跨模态实体链接，将视觉场景图和文本知识图谱融合为MMKG。4) 上下文检索：沿着MMKG中的推理路径检索相关上下文信息。5) 生成：利用检索到的上下文信息指导语言模型的生成过程。

关键创新：MMGraphRAG的关键创新在于：1) 提出了多模态知识图谱（MMKG）的概念，有效地融合了视觉和文本信息。2) 使用谱聚类进行跨模态实体链接，无需大规模的训练即可实现模态间的对齐。3) 利用MMKG中的推理路径进行上下文检索，为生成过程提供更丰富的知识，增强了模型的可解释性。

关键设计：谱聚类算法用于跨模态实体链接，其目标是最小化不同模态实体之间的距离，同时最大化同一模态实体之间的相似度。推理路径的检索策略需要仔细设计，以确保检索到的上下文信息与生成任务相关且具有信息量。损失函数的设计需要平衡生成质量和知识利用率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MMGraphRAG在DocBench和MMLongBench数据集上取得了SOTA性能，证明了其有效性。相较于现有方法，MMGraphRAG具有更强的领域适应性和可解释性。实验结果表明，MMGraphRAG能够有效地利用多模态知识图谱中的信息，提升生成质量。

🎯 应用场景

MMGraphRAG可应用于多种视觉语言任务，例如视觉问答、图像描述生成、多模态文档理解等。该方法能够提升模型在复杂场景下的推理能力和生成质量，具有广泛的应用前景。例如，在智能客服领域，可以利用MMGraphRAG理解用户上传的包含图像的咨询信息，并给出更准确的回答。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances language model generation by retrieving relevant information from external knowledge bases. However, conventional RAG methods face the issue of missing multimodal information. Multimodal RAG methods address this by fusing images and text through mapping them into a shared embedding space, but they fail to capture the structure of knowledge and logical chains between modalities. Moreover, they also require large-scale training for specific tasks, resulting in limited generalizing ability. To address these limitations, we propose MMGraphRAG, which refines visual content through scene graphs and constructs a multimodal knowledge graph (MMKG) in conjunction with text-based KG. It employs spectral clustering to achieve cross-modal entity linking and retrieves context along reasoning paths to guide the generative process. Experimental results show that MMGraphRAG achieves state-of-the-art performance on the DocBench and MMLongBench datasets, demonstrating strong domain adaptability and clear reasoning paths.