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提供背景知识。深度研究阶段这是当前的最前沿。要求系统具备复杂意图理解、多模态整合与智能体协作核心是信息压缩提炼因果与信息增益获取模型外新洞察。MM-RAG 的宏大版图基于输入-输出模态的分类框架这是本次分享的核心亮点之一。由华科、复旦等校联合发布的这篇综述打破了以往“文字进、文字出”的狭隘 RAG 定义提出了一个基于输入-输出模态组合的系统性分类框架。MM-RAG输入-输出模态分类矩阵该框架通过对输入端9 种模态组合与输出端6 种模态组合的交叉组合勾勒出了一个包含 54 种潜在组合的宏大版图。主讲人指出目前仅有 18 种组合已有研究显示出该领域巨大的研究潜力。分享会更着重探讨了以下四种极具代表性的实战场景**处理动态媒体Dynamic Media**针对带时间属性的非结构化数据RAG 需对视频 / 连续音频做特征编码、分段检索支撑模型生成准确的跨模态总结或问答。**面向软件工程的结构化生成**代码模态兼具语义性与严格语法结构优秀 Code RAG 系统常用混合检索结合关键词稀疏检索与代码结构专用编码器保障代码片段的逻辑语义、语法结构双高相关性。**文本结构化数据生成文本**这是知识库与表格问答Table QA的核心场景。它涉及更复杂的检索、融合的流程对齐纯文本描述和结构化表格间的逻辑关系。**文生视频/3D **涉及高维空间的连续生成目前仍处于起步挑战阶段。构建 MM-RAG 的“四步炼金法”如何从零搭建一个具备上述能力的 MM-RAG 系统综述总结了一个端到端的统一工作流我们可以将其拆解为关键的“四步法”。MM-RAG构建四步法流程图第一步预检索Pre-retrieval——数据升维与意图对齐预检索决定了系统的“天花板”主要包含知识库准备和查询处理。多模态知识库构建综述提出了四种组织方式**单模态嵌入**各模态分开存检索后再融合。**成对存储**如“图像-描述对”通过文本搜图片。**统一嵌入**利用 CLIP 等模型将所有模态对齐到同一向量空间目前的主流。**图谱构建**构建知识图谱刻画图片中的实体与文本概念的深层联系。知识库组织的四种核心方法查询处理用户的输入往往是模糊的。系统需要进行查询重写纠正错别字、补充背景、查询扩展生成关键词或多重查询从不同维度分解问题以提高检索的召回率。查询处理的不同方法第二步检索Retrieval—— 构建跨模态信息的“精确捕获系统”在检索阶段核心挑战是如何在海量数据中平衡精度与效率。综述对于检索阶段拆解出了其三大核心支柱检索器Retriever、检索策略Retrieval Strategy与检索时机Retrieval Timing。1.检索器多元化的知识触角检索器的任务是将用户的查询映射到知识库中并召回最相关的候选集合。根据底层技术的不同综述将其分为稀疏检索器、密集检索器以及其他检索器检索器的类型**稀疏检索器**基于传统关键词匹配技术速度快但缺乏深层语义理解**密集检索器**主流深度学习方法通过CLIP、ImageBind等多模态编码器将跨模态数据映射到统一稠密向量空间即向量化实现语义相似度模糊匹配**其他检索器**含知识图谱结构化检索及针对音频指纹、3D点云等特定模态的专用索引工具。2.检索策略权衡精度与广度核心是高效组织检索行为关键策略包括混合检索工业界“标准答案”通过RRF或加权求和融合稀疏检索的精确性与密集检索的泛化性保障关键词与意图检索的稳定表现分层检索应对数百万帧视频库等大规模多模态库采用“先粗后精”策略先文档/视频级初筛再段落/关键帧级精细检索平衡效率与精度。3.检索时机从“一次性”到“智能化”决定检索时机与检索内容同等重要分三类递进机制**单次检索**简单模式用户提问一次、系统检索一次并生成结果适用于简单问答**迭代检索**根据初步检索信息或中间生成逻辑循环多次访问知识库通过修正检索词挖掘深层完整知识链路**自适应检索**最先进形态系统可根据问题复杂度或自身置信度自主决定是否检索、检索次数仅当自身知识无法回答时按需调用外部引擎节省计算资源并减少噪声。第三步增强Augmentation——去粗取精检索到的 Top-K 结果并不全是黄金甚至可能包含干扰项因此需要进行一些后检索处理操作。1.上下文重排Context Reranking引入参数量更大、多模态对齐能力更强的重排模型Reranker对检索到的图片、视频片段或文本段落重新评估。2.上下文选择Context Selection上下文选择通过设定自适应阈值或使用小型分类器剔除那些得分过低或语义偏离的噪声项优化最终输入。3.上下文压缩Context Compression通过对长文本进行摘要精炼或对图像特征进行降维、池化Pooling等压缩处理系统能在有限的窗口内塞进更多有价值的背景知识同时降低推理成本。4.噪声注入Noise Injection这是一个极具前瞻性的策略。为了提升系统的鲁棒性研究者会在训练或评估阶段故意混入一些看似相关实则干扰的“负样本”。通过这种方式可以训练生成器具备“辨伪存真”的能力使其在面对不完美的检索结果时依然能输出准确的答案。5.上下文融合Context Fusion作为多源异构检索结果向生成器交付的关键整合工序多模态上下文融合分两大路径**拼接式融合**将多模态信息转译为 Token / 嵌入后显式拼接输入模型上下文融合拼接式融合**FiE编码器内融合**编码阶段完成跨模态深度交叉细粒度关联捕捉能力强但长上下文处理因自注意力复杂度受限**FiD解码器内融合**多文档 / 图像独立编码后在解码阶段统一整合扩展性更好是大规模检索结果的主流方案。**隐式融合**不做物理拼接通过跨注意力 / 门控机制在模型隐空间动态注入模态特征可灵活处理模态语义冲突、减少冗余干扰。上下文融合隐式融合通过这五个步骤的层层递进系统完成了从“原始检索结果”到“高质量知识载体”的华丽转变为最后的生成环节铺平了道路。第四步生成阶段Generation——多模态融合的终局MLLM的五大组件这是将检索到的知识转化为最终答案的过程。一个标准的 MLLM 生成器包含五个核心组件**1.模态编码器 (Modality Encoder)**如 ViT 用于图像HuBERT 用于音频将原始信号转化为特征。**2.输入投影器 (Input Projector)**通过 MLP 或 Q-Former 等结构将异构特征映射到 LLM 能听懂的“通用语言”。**3.LLM 骨干 (LLM Backbone)**大脑核心负责逻辑推理。**4.输出投影器 (Output Projector)**将生成的 Token 映射回特定模态的特征空间。**5.模态生成器 (Modality Generator)**如 Stable Diffusion 或 ZeroScope最终生成图片或视频。四、 进阶挑战视频理解与长上下文的“深水区”CCF 大会上也强调了视频理解的特殊性。当前视频理解存在两大挑战关键帧定位如何在 1 小时的视频里精准找到用户问的那 5 秒钟这需要系统具备极强的时空定位能力。**因果知识理解**视频包含时序演变模型理解事物发展和状态变化的能力还有待提升四大突破结构化表征利用场景图Scene Graphs**来提取帧与帧之间的动态关系而非单纯处理像素。噪声消除视频中存在大量冗余帧通过“聚合剪枝”技术可以大幅提升生成效率。未来展望从实验室走向工业界MM-RAG 的应用边界正在迅速扩张教育/办公如 Google 的NotebookLM正在重新定义我们处理多模态课堂笔记和文档的方式。**医疗**MMed-RAG等框架证明了跨模态检索在辅助诊断中的巨大潜力。具身智能让机器人在物理世界中通过检索历史视觉经验来辅助当前的动作决策。结语华中科技大学、复旦大学、中国电信及 UIC 研究团队的这篇综述为我们构建 MM-RAG 系统提供了一份详尽的“航海图”。从最初的关键词匹配到如今全模态覆盖的端到端生成MM-RAG 的进化本质上是人类对信息获取深度与广度的极致追求。对于 AI 技术爱好者而言理解“分类框架”能帮我们定位场景掌握“四步工作流”则能指引我们落地实践。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 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