MRAMG-Bench: A Comprehensive Benchmark for Advancing Multimodal Retrieval-Augmented Multimodal Generation

📄 arXiv: 2502.04176v2 📥 PDF

作者: Qinhan Yu, Zhiyou Xiao, Binghui Li, Zhengren Wang, Chong Chen, Wentao Zhang

分类: cs.LG, cs.IR

发布日期: 2025-02-06 (更新: 2025-04-21)

备注: Published as a conference paper at SIGIR 2025; 11 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MRAMG-Bench，用于评估多模态检索增强多模态生成任务的综合基准。

🎯 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 多模态学习 基准数据集 大型语言模型 多模态答案生成

📋 核心要点

  1. 现有检索增强生成方法主要生成纯文本答案，即使在多模态检索增强生成场景中，也未能充分利用检索到的多模态信息。
  2. 本文提出MRAMG任务，旨在生成包含文本和图像的多模态答案，并构建了MRAMG-Bench基准，用于全面评估MRAMG任务的性能。
  3. MRAMG-Bench包含六个数据集，涵盖Web、学术和生活方式三个领域，并提供了统计和LLM-based的评估指标，以及一个多模态答案生成框架。

📝 摘要（中文）

本文提出了多模态检索增强多模态生成(MRAMG)任务，旨在生成结合文本和图像的多模态答案，充分利用语料库中的多模态数据。为了有效评估该任务的性能，本文构建了MRAMG-Bench，一个精心策划的人工标注基准，包含4,346个文档、14,190张图像和4,800个QA对，分布在Web、学术和生活方式三个领域的六个不同数据集中。这些数据集包含不同的难度级别和复杂的多图像场景，为评估MRAMG任务提供了坚实的基础。MRAMG-Bench包含一套全面的统计和基于LLM的指标，能够彻底分析生成模型在MRAMG任务中的性能。此外，本文还提出了一个高效且灵活的多模态答案生成框架，可以利用LLM/MLLM生成多模态响应。数据集和11个流行生成模型的完整评估结果已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有检索增强生成(RAG)方法在多模态场景下，即使检索到了相关的图像信息，也主要生成文本答案，未能充分利用多模态信息生成多模态的答案。这限制了RAG在需要图像辅助理解或表达的场景下的应用。因此，需要一个能够生成包含文本和图像的多模态答案的框架，并需要一个基准来评估这种多模态生成的能力。

核心思路：本文的核心思路是扩展传统的RAG框架，使其能够生成多模态的答案，即同时包含文本和图像。通过检索相关的多模态信息，并利用大型语言模型(LLM)或多模态大型语言模型(MLLM)来融合这些信息，生成既包含文本描述又包含图像的多模态答案。这样可以更全面地利用检索到的信息，并提供更丰富的答案。

技术框架：本文提出了一个灵活的多模态答案生成框架，该框架可以利用LLM或MLLM来生成多模态响应。具体流程可能包括：1) 问题编码：将问题编码成向量表示。2) 文档检索：根据问题向量，从文档库中检索相关的文档和图像。3) 多模态融合：将检索到的文档、图像和问题向量输入到LLM/MLLM中，进行多模态信息的融合。4) 答案生成：LLM/MLLM生成包含文本和图像的多模态答案。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了MRAMG任务，并构建了相应的基准MRAMG-Bench。MRAMG-Bench的创新性在于：1) 它是第一个专门为多模态检索增强多模态生成任务设计的基准。2) 它包含了多个数据集，涵盖不同的领域和难度级别。3) 它提供了全面的评估指标，包括统计指标和基于LLM的指标。

关键设计：论文中提出的多模态答案生成框架具有灵活性，可以根据具体的需求选择不同的LLM/MLLM作为生成模型。具体的技术细节，例如检索模型的选择、多模态融合的方式、以及LLM/MLLM的训练策略等，可能需要根据具体的应用场景进行调整。论文中没有明确给出这些细节，但强调了框架的灵活性和可扩展性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在MRAMG-Bench上评估11个流行的生成模型，展示了该基准的有效性。实验结果表明，现有模型在MRAMG任务上的性能仍有提升空间，尤其是在处理复杂的多图像场景时。MRAMG-Bench的发布将促进该领域的研究，并推动更强大的多模态生成模型的开发。

🎯 应用场景

MRAMG-Bench可以应用于多个领域，例如智能客服、教育、医疗等。在智能客服中，可以生成包含产品图片和文字描述的答案，更直观地解决用户问题。在教育领域，可以生成包含图文并茂的讲解，帮助学生更好地理解知识。在医疗领域，可以生成包含医学图像和诊断报告的答案，辅助医生进行诊断。该研究有助于提升人机交互的效率和质量，并促进多模态信息处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Retrieval-Augmented Generation (RAG) have significantly improved response accuracy and relevance by incorporating external knowledge into Large Language Models (LLMs). However, existing RAG methods primarily focus on generating text-only answers, even in Multimodal Retrieval-Augmented Generation (MRAG) scenarios, where multimodal elements are retrieved to assist in generating text answers. To address this, we introduce the Multimodal Retrieval-Augmented Multimodal Generation (MRAMG) task, in which we aim to generate multimodal answers that combine both text and images, fully leveraging the multimodal data within a corpus. Despite growing attention to this challenging task, a notable lack of a comprehensive benchmark persists for effectively evaluating its performance. To bridge this gap, we provide MRAMG-Bench, a meticulously curated, human-annotated benchmark comprising 4,346 documents, 14,190 images, and 4,800 QA pairs, distributed across six distinct datasets and spanning three domains: Web, Academia, and Lifestyle. The datasets incorporate diverse difficulty levels and complex multi-image scenarios, providing a robust foundation for evaluating the MRAMG task. To facilitate rigorous evaluation, MRAMG-Bench incorporates a comprehensive suite of both statistical and LLM-based metrics, enabling a thorough analysis of the performance of generative models in the MRAMG task. Additionally, we propose an efficient and flexible multimodal answer generation framework that can leverage LLMs/MLLMs to generate multimodal responses. Our datasets and complete evaluation results for 11 popular generative models are available at https://github.com/MRAMG-Bench/MRAMG.