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华为 MRAG：多模态检索增强生成技术论文阅读

news 来源：原创 2025/7/28 1:10:54

GitHub项目链接：https://github.com/PanguIR/MRAGSurvey

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多模态检索增强生成（MRAG）通过将文本、图像、视频等多模态数据整合到检索与生成过程中，显著提升了多模态大语言模型（MLLM）的性能。传统检索增强生成（RAG）系统主要依赖文本数据，通过动态引入外部知识有效减少了幻觉现象并提高了回答准确性，但其单模态特性限制了系统对多模态数据中丰富上下文信息的利用。MRAG通过扩展RAG框架实现多模态检索与生成，从而能够提供更全面且符合上下文语境的回答。在MRAG框架中，检索阶段涉及从多模态数据中定位并整合相关知识，生成阶段则利用多模态大语言模型（MLLM）融合多种数据类型的信息进行答案合成。这种方法不仅提升了问答系统的质量，还能通过将回答锚定在多模态事实知识上显著降低幻觉发生率。最新研究表明，在需要同时理解视觉与文本信息的关键场景中，MRAG的表现显著优于传统单模态RAG系统。

该综述系统梳理了MRAG研究的现状，聚焦四大核心维度：关键技术组件、数据集、评估方法与指标，以及现有局限性。通过深入解析这些方面，综述旨在为MRAG系统的构建与优化提供全景式洞察。此外，综述还着重探讨了当前挑战并提出了未来研究方向，以推动这一前沿领域的持续探索。综述的研究工作揭示了MRAG在多模态信息检索与生成领域的革命性潜力，为其发展与应用提供了前瞻性视角。

一、MRAG发展阶段纵览（从1.0到3.0）

多模态检索增强生成（MRAG）是传统检索增强生成（RAG）框架的重要演进，在继承其基础架构的同时，扩展了处理多模态数据的能力。传统RAG仅能处理纯文本，而MRAG整合了图像、音频、视频与文本等多模态数据，从而能够应对现实世界中信息跨模态的复杂多样化应用场景。

MRAG发展初期，研究者将多模态数据转化为统一的文本表征。这种方法通过复用基于文本的检索与生成机制，实现了从RAG到MRAG的无缝过渡。尽管该策略简化了多模态数据整合流程并优化了端到端用户体验，但也存在显著缺陷：例如转换过程会导致图像中的视觉细节、音频中的声调特征等模态特异性信息丢失，制约了系统充分挖掘多模态输入潜力的能力。后续研究聚焦于突破这些限制，开发出更先进的MRAG系统优化方法。

这些突破性进展显著提升了MRAG的性能与泛用性，使其在多项多模态任务中达到业界最优水平。本文将MRAG的演进历程划分为三个鲜明发展阶段：

MRAG1.0

MRAG1.0的架构（通常被称为"伪MRAG"）与传统RAG高度相似，包含三个核心模块：文档解析与索引、检索、生成。虽然整体流程基本保持一致，但其核心差异体现在文档解析阶段。在该阶段，系统会采用专用模型（例如OCR模型）将多模态数据转化为特定模态的文本描述（caption），这些描述文本将与常规文本数据共同存储，以供后续环节调用。

MRAG2.0

MRAG2.0的架构通过文档解析与索引技术保留多模态数据，同时引入多模态检索和多模态大语言模型（MLLM）进行答案生成，真正迈入了多模态时代。

MRAG3.0

MRAG3.0架构在文档解析与索引阶段集成文档截图以最小化信息损失。在输入阶段引入多模态搜索规划模块，统一视觉问答（VQA）与检索增强生成（RAG）任务，同时提升用户查询精准度。输出阶段通过多模态数据增强模块，将纯文本转化为多模态形式生成增强答案，从而实现生成信息的富媒体化升级。

二、MRAG的技术模块组件

MRAG系统包含五大关键技术组件：多模态文档解析与索引、多模态搜索规划、多模态检索、多模态生成。

多模态文档解析与索引（Multimodal Document Parsing and Indexing）

多模态文档解析与索引旨在为MRAG系统通过解析外部知识库中的多模态文档，提升生成答案的质量，主要分为抽取式与表示式两类：

（1）抽取式方法：

a)纯文本抽取：早期工具（如PyMuPDF）直接提取文本，但忽略多模态信息。OCR技术通过文本检测、识别与解析三阶段提升精度，但存在误差累积和计算资源消耗问题。

b)多模态抽取：保留原始模态数据，但需针对不同模态设计专用模型（如TableNet解析表格）。近期MLLMs趋向统一框架处理多模态数据。

（2）表示式方法：直接以文档截图或子图像作为输入，利用MLLMs编码全局与局部信息。

多模态搜索规划（Multimodal Search Planning）

多模态搜索规划旨在通过有效检索和整合多模态信息以应对MRAG系统的复杂查询。其方法主要分为两类：固定规划（Fixed Planning）和自适应规划（Adaptive Planning）。

（1）固定规划（Fixed Planning）

早期MRAG系统采用固定的处理流程，缺乏对不同查询需求的动态适应能力，主要包括两种范式：

a)单模态检索规划

文本中心化（Text-centric）：将多模态查询（如图文混合）转换为纯文本形式进行检索。但这种方法可能导致语义偏差，无法精准捕捉用户意图。

图像中心化（Image-centric）：无论查询特性如何，均优先执行图像检索。然而，研究表明强制图像检索可能引入无关视觉噪声，尤其在文本信息已足够时反而降低性能。

b)多模态检索规划

近期研究尝试结合文本和视觉检索，但仍采用固定流程。例如，强制对所有含图像的查询执行Google Lens搜索，再重新生成查询。这种刚性设计可能导致冗余计算，且无法根据查询需求灵活调整。

局限性：

a)无法适应多样化查询需求，检索策略与信息需求不匹配；

b)冗余检索增加计算开销，并可能引入噪声；

c)部分查询可能无需检索，但固定流程仍执行不必要的操作。

（2）自适应规划（Adaptive Planning）

针对固定规划的不足，自适应方法通过动态调整策略优化检索过程。

优势：

a)根据查询上下文和中间结果灵活调整策略；

b)减少冗余检索，提升效率；

c)更精准匹配用户意图，避免噪声干扰。

多模态检索（Multimodal Retrieval）

MRAG系统中多模态检索包含三个核心组件：检索器、重排序器和优化器。这些组件各司其职又相互关联，共同提升大语言模型信息检索的质量与相关性。

多模态生成（Multimodal Generation）

多模态大模型（MLLMs）通过整合文本、图像、音频和视频等多种数据类型，实现了跨模态内容的生成。根据输入和输出的生成视角，相关研究可分为模态输入和模态输出两类。

（1）模态输入：研究重点从单一文本模态，扩展到简单模态图像扩展到复杂模态（如视频），再扩展到任意模态的统一处理。

（2）模态输出：从单一文本答案到多模态输出（如文本+图像/视频）以及输出增强（检索配图、位置识别等）演进。

三、MRAG数据集基准

为评估MRAG系统在现实世界多模态理解和知识问答任务中的综合能力，综述系统整合了现有数据集以全面测评MRAG流程。这些数据集分为两大类：

（1）检索与生成联合组件：要求系统检索外部知识并生成精准回答，评估检索与生成的协同能力。

（2）纯生成任务：聚焦模型在不依赖外部检索的情况下产出上下文准确输出的能力。该分类体系能细致评估MRAG系统在不同场景下的优势与局限性。

总结

本综述对多模态检索增强生成（MRAG）这一新兴领域进行了全面探讨，揭示了其通过整合文本、图像、视频等多模态数据来增强多模态大语言模型（MLLM）能力的巨大潜力。与传统基于文本的RAG系统不同，MRAG致力于解决跨模态信息检索与生成的挑战，从而提升响应内容的准确性与相关性，同时减少幻觉现象。本综述从四大核心视角系统性地解析了MRAG：关键技术组件、数据集、评估方法与指标以及现存局限性。研究不仅指出了当前面临的挑战——例如多模态知识的有效整合与生成内容的可靠性保障，同时提出了未来研究方向。通过提供结构化的领域概览与前瞻性见解，本综述旨在为研究者推动MRAG发展提供指引，最终促进构建更强大、更通用的多模态检索增强生成系统。

总览

一、MRAG发展阶段纵览（从1.0到3.0）

二、MRAG的技术模块组件

三、MRAG数据集基准

总结

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