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提出了一个多模态RAG系统的通用框架；
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并对多模态RAG系统进行了系统且全面的分析，涵盖了数据集、评估指标、基准测试、评估方法以及检索、融合、增强和生成方面的创新
多模态检索增强生成（RAG）通用框架，突出展示了每个阶段所采用的先进技术和方法。查询预处理、多模态数据库、检索策略（模态为中心）、融合机制、增强技术、生成阶段、训练策略（噪声管理技术）。
1、检索策略（Retrieval Strategy）
检索策略是多模态RAG系统的核心部分，主要通过高效搜索和相似性检索来提升信息检索的准确性和效率。具体方法包括：
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高效搜索和相似性检索：使用最大内积搜索（MIPS）及其变体，如TPU-KNN、Scalable Nearest Neighbors（ScaNN）等，通过近似最近邻搜索提高检索速度。
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模态中心检索：根据模态特性优化检索效率，包括文本中心（如BM25、MiniLM）、视觉中心（如EchoSight、ImgRet）和视频中心（如iRAG、VideoRAG）的检索方法。
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重排序和选择策略：通过优化示例选择、改进相关性评分和应用过滤机制来提高检索质量。例如，使用BERTScore、SSIM等多模态相似性度量进行重排序，以及通过硬负样本挖掘和共识过滤方法去除低质量数据。
2、融合机制（Fusion Mechanisms）
融合机制的目标是将来自不同模态的数据整合到统一的表示中，以支持跨模态推理。主要方法包括：
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分数融合与对齐：通过将不同模态的数据转换为统一格式（如文本）或嵌入到共享语义空间中，实现模态间的对齐。例如，使用CLIP Score或BLIP特征融合来衡量图像和文本的相关性。
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基于注意力的机制：动态加权跨模态交互，支持特定任务的推理。例如，双流共注意力机制（如RAMM）和基于用户注意力的特征融合（如RAGTrans）。
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统一框架和投影：将多模态输入整合为连贯的表示。例如，通过层次化交叉链和晚期融合处理医疗数据（如IRAMIG），或通过将图像转换为文本描述以简化多模态输入（如SAM-RAG）。
3、增强技术（Augmentation Techniques）
增强技术通过优化检索到的文档，提升多模态RAG系统的性能。主要方法包括：
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上下文丰富化：通过添加额外的上下文元素（如文本片段、图像标记或结构化数据）来增强检索到的知识，使其更适合生成任务。例如，通过实体检索和查询重构来优化视觉问答（如MiRAG）。
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自适应和迭代检索：根据查询的复杂性动态调整检索过程。例如，通过多轮检索策略逐步细化检索结果（如OMG-QA），或通过反馈机制优化检索内容（如IRAMIG）。
4、生成方法（Generation Techniques）
生成方法关注于提升多模态RAG系统的输出质量和连贯性。主要创新包括：
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上下文学习（In-Context Learning）：利用检索到的内容作为少样本示例，增强模型的推理能力。例如，通过检索相关驾驶经验来优化生成（如RAG-Driver）。
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推理（Reasoning）：通过分解复杂推理任务为多个小步骤（如链式推理），提升生成内容的逻辑性和准确性。例如，通过多跳推理和证据整合来支持复杂问答（如RAGAR）。
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指令调整（Instruction Tuning）：针对特定任务调整生成模块，提升模型对指令的理解和执行能力。例如，通过指令调整优化医学图像报告生成（如FactMM-RAG）。
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来源归因（Source Attribution）：确保生成内容能够追溯到具体的来源，提升系统的透明度和可信度。例如，通过高亮显示支持证据的图像区域来归因（如VISA）。
5、训练策略（Training Strategies）
训练策略旨在优化多模态RAG系统的训练过程，提升模型的泛化能力和鲁棒性。主要方法包括：
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对齐（Alignment）：通过对比学习（如InfoNCE损失）优化多模态表示的对齐，确保正样本更接近、负样本更远离。
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生成（Generation）：使用交叉熵损失训练自回归语言模型，或通过生成对抗网络（GAN）和扩散模型优化图像生成。
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鲁棒性增强（Robustness）：通过注入噪声、使用硬负样本或知识蒸馏等方法，提升模型对噪声和错误数据的鲁棒性。例如，通过Query Dropout增强生成器性能（如RA-CM3）。
RAG领域首篇多模态RAG综述，过往的RAG相关综述是非多模态的
Ask in Any Modality: A Comprehensive Survey on Multimodal Retrieval-Augmented Generationhttps://arxiv.org/abs/2502.08826https://github.com/llm-lab-org/Multimodal-RAG-Survey
（文：PaperAgent）