一、为什么需要“多模态 RAG”？

传统 RAG 痛点	多模态 RAG 价值
只能检索/生成文本	图像、音频、视频、3D、代码、表格全支持
幻觉严重	外部知识实时注入，无需重新训练
单模态检索 → 单模态输出	任意模态组合输入 → 任意模态组合输出

MM-RAG数学定义

随着 GPT-4o、LLaVA、Qwen-Audio 等多模态大模型爆发，研究者意识到：
“既然模型能看懂/生成各种模态，为何检索知识库时仍只搜文本？”
于是 MM-RAG（Multimodal Retrieval-Augmented Generation） 应运而生，目标是用“外部多模态知识”实时增强任何输入输出组合。

二、系统拆解 MM-RAG

2.1 54 种输入输出组合全景图

统计：54 格中只有 18 格被点亮，剩余 36 格全是“新赛道”。

举例空白机会

输入	输出	潜在应用
图像	代码	手绘草图 → SVG/HTML 代码
文本+视频	视频	剧本+参考视频 → 新故事片段
音频	3D	脚步声 → 3D 鞋底模型

2.2 四阶段统一工作流

1. Pre-Retrieval

• 知识库：统一嵌入 / 图文对 / 图结构 3 种组织方式
• 查询：改写、扩展、跨模态转换（图片→caption）

2. Retrieval

• 稀疏（BM25）仅文本； dense（CLIP、CLAP）跨模态
• 策略：混合检索、分层检索、单轮/多轮/自适应检索

3. Augmentation

• 重排序、去冗余、上下文压缩、噪声注入、融合（FiE / FiD / 隐变量加权）

4. Generation

• 统一架构：Modality Encoder → Input Projector → LLM → Output Projector → Modality Generator
• 增强技巧：Prompt 工程、LoRA/p-tuning 微调

2.3 训练范式对比

范式	代表工作	优点	缺点
参数冻结	PICa、VideoRAG	零训练成本	上限低
模块化训练	RACC、ReVeaL	可单独优化检索器或生成器	模块间可能失配
端到端训练	RA-VQA、RA-CM3	全局最优	算力黑洞、难维护

科研上手指南

MM-RAG核心组件、任务、应用

you想做…	推荐直接参考的 backbone
文本+图像 → 文本	Retriever: CLIP / ColPali；Generator: LLaVA-1.5 + LoRA
文本 → 图像	KNN-Diffusion + Stable Diffusion XL
文本 → 音频	Re-AudioLDM + HiFi-GAN vocoder
视频 → 文本	Video-LLaVA + 帧级 OCR/ASR 转文本后检索
代码 → 代码	RepoCoder（BM25 + CodeT5）

三、最后

1. 54 种组合仅 18 种被研究——空白就是机会。
2. 文本-图像已卷成红海，3D/视频/音频-代码尚属蓝海。
3. 跨模态对齐仍是瓶颈；CLIP 远不够，需要“视频-音频-3D”通用编码器。
4. 噪声 & 安全被忽视，多模态毒化攻击更易隐藏。
5. 评测基准极度缺失，现有几乎全是“文本+图像→文本”VQA 任务。
6. 把文本 RAG 的成功范式（Agentic/Modular/Parametric）迁移到多模态，将引爆下一代应用。

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