Ask in Any Modality
2025年4月1日，星期二，晴天☀️，第57篇博客。
Ask in Any Modality:多模态检索增强生成的研究综述
本研究综述提供了对Multimodal-RAG系统的结构化和全面分析，涵盖了数据集、度量、基准、评估、方法以及检索、融合、增强和生成方面的创新。
研究对多模态检索增强生成（多模态 RAG）系统进行了深入分析。这些系统通过整合来自文本、图像、音频和视频等各种来源的外部动态信息来增强大型语言模型 (LLM)，从而解决了幻觉和依赖静态、过时训练数据等问题。
核心问题
尽管LLM取得了长足进步，但仍难以生成事实准确且最新的信息。
检索增强生成 (RAG) 旨在通过允许 LLM 检索和整合外部知识来缓解这一问题。
多模态 RAG 扩展了这一能力，允许使用多种数据类型，从而产生更丰富、更符合语境的输出。然而，有效地跨这些不同模态进行对齐和推理仍面临重大挑战。
典型的多模态 RAG 系统包含一个检索器，它使用嵌入模型从多模态知识库中查找相关信息。检索到的上下文随后被传递给生成器模型（通常是多模态 LLM），以生成最终输出。多模态学习领域的进展，例如对比语言-图像预训练 (CLIP)，对于实现不同数据类型之间的连接至关重要。
架构方法
Retrieval Strategies: This includes efficient search techniques like Maximum Inner Product Search (MIPS) and the use of various multimodal encoders (e.g., CLIP, BLIP). It also covers modality-specific retrieval for text, vision, video, and documents, alongside sophisticated re-ranking and filtering mechanisms to improve the quality of retrieved information.
包括高效的搜索技术，例如最大内积搜索 (MIPS) 和各种多模态编码器（例如 CLIP、BLIP）的使用。它还涵盖针对文本、视觉、视频和文档的特定模态检索，以及用于提升检索信息质量的复杂重排序和过滤机制。
Fusion Mechanisms: Techniques to combine and align information from different modalities, such as score fusion, attention-based methods, and unified frameworks that project data into shared representation spaces.
用于组合和对齐不同模态信息的技术，例如分数融合、基于注意力机制的方法以及将数据投影到共享表征空间的统一框架。
Augmentation Techniques: Methods to refine and enrich the retrieved data before generation, including context enrichment and adaptive or iterative retrieval processes that can adjust based on query complexity or feedback.
用于在生成之前细化和丰富检索数据的方法，包括上下文丰富以及可根据查询复杂性或反馈进行调整的自适应或迭代检索过程。
Generation Techniques: Focuses on improving the coherence, robustness, and adaptability of the generated output. This involves In-Context Learning (ICL), structured reasoning approaches like Chain-of-Thought (CoT), instruction tuning for specific tasks, and ensuring source attribution for transparency.
专注于提升生成输出的连贯性、鲁棒性和适应性。这涉及情境学习 (ICL)、结构化推理方法（例如思路链 (CoT)）、针对特定任务的指令调整，以及确保来源归属的透明度。
Training Strategies: Encompasses alignment techniques (like contrastive learning using InfoNCE loss), specific loss functions for generation (e.g., Cross-Entropy for text, GAN/Diffusion model losses for images), and methods to improve robustness against noise and biases.
包括对齐技术（如使用 InfoNCE 损失的对比学习）、生成的特定损失函数（例如，文本的交叉熵、图像的 GAN/扩散模型损失）以及提高对噪声和偏差的鲁棒性的方法。
各个阶段技术汇总如下所示：
Future
1. 泛化性、可解释性和鲁棒性
- 领域适应和模态偏见：当前系统在适应不同领域知识以及处理不同模态（如文本、图像）的偏见方面仍有不足，常过度依赖文本信息进行检索和生成。
- 可解释性与溯源：提升系统的可解释性，确保能够将答案精确溯源至具体的原始信息片段（例如图像的特定部分或语音的某段），而不仅仅是整个文档或大的视觉区域。
- 对抗性鲁棒性：增强系统抵抗对抗性干扰（如误导性图像影响文本输出）的能力，并提高在依赖低质量或过时信息源时的性能。
2. 推理、对齐和检索增强
- 组合推理：提升系统进行复杂组合推理的能力，即需要逻辑整合来自不同模态的信息以生成连贯且上下文丰富的输出。虽然已有多模态思维链（Multimodal-CoT）等技术，但仍需进一步创新。
- 模态对齐和实体感知检索：进一步加强不同模态间的对齐，并发展实体感知的检索策略 。
- 知识图谱的利用：知识图谱在增强跨模态推理方面具有潜力，但在多模态RAG中的应用仍未得到充分探索
- 克服检索偏见：解决检索过程中可能出现的偏见，如位置敏感性（优先选择文档中特定位置的内容）、冗余检索以及由训练数据或检索内容引入的偏见 。
- 统一嵌入空间：开发一个能涵盖所有模态的统一嵌入空间，以实现直接的多模态搜索，无需中间转换模型（如ASR语音识别模型），这是一个重要的开放性挑战。
3. 基于智能体和自指导的系统
- 交互式反馈和自指导决策：未来的多模态RAG系统应能整合交互式反馈，并具备自指导决策能力，从而迭代地优化输出，而不是像静态RAG系统那样单向运行。
- 错误归因和反馈机制改进反馈机制，使其能准确判断错误来源于检索、生成还是其他阶段。
- 强化学习和人类对齐反馈：探索将强化学习和端到端的人类对齐反馈整合到多模态RAG中，以增强系统判断是否需要检索、评估检索内容相关性以及动态选择最适合生成回应的模态等能力。
- 任意到任意的模态支持：实现对任意模态输入到任意模态输出的鲁棒支持，以适应开放式任务的需求。
- 融合真实世界数据与具身智能：系统应能整合来自真实世界传感器等多样化来源的数据，并与文本、图像等传统模态结合，以增强情境感知能力。这与具身AI的趋势一致，旨在将知识与物理交互相结合，应用于机器人、导航和物理信息推理等领域。
4. 长上下文处理、效率、可扩展性和个性化
- 长上下文处理的计算成本：解决视频帧采样的高计算成本和处理包含图像的多页文档时的内存瓶颈问题 。需要根据内容复杂性和动态性自适应地选择相关帧。
- 效率和可扩展性：优化边缘部署时的检索速度与准确性的权衡，减少跨模态融合层中的冗余计算，需要更高效和可扩展的架构。
- 个性化 探索个性化机制，例如根据用户特定上下文（如病史）调整检索策略。
- 隐私保护：随着个性化机制的发展，确保隐私和减轻多模态输出中敏感数据泄露的风险至关重要。
- 复杂推理和对抗性样本数据集的缺乏： 目前缺乏用于复杂推理任务和多模态对抗性样本的数据集，这限制了对系统鲁棒性的全面评估。