多模态RAG的实现路径可分为两类：直接表示法与间接表示法。

在RAG架构中，系统需依次完成检索召回与内容生成两个核心环节，这一结构在多模态RAG中同样成立；相较于文本RAG可依托语义相似度完成高效检索，多模态RAG因融合文本、图片、视频、音频等多种数据类型，故无法直接应用传统语义检索机制。

由此，如何有效实现跨模态数据的精准检索，成为亟待突破的关键瓶颈？当前多模态RAG正是围绕这一挑战展开应对方案的探索。

多模态检索

在多模态系统中，各类模态的数据形态迥异，无法直接进行比对或检索，因此亟需一种机制来消弭它们之间的隔阂，实现跨模态的比较与检索。

这就好比，你没法直接拿一只羊和一袋米比谁更“多”，但只要换成价格这个共同标尺，就能轻松衡量；同理，面对格式各异、维度不同的多模态数据，我们只需将它们映射到一个统一的表征空间中，这就是多模态检索的核心思路。

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在实际应用中，达成这一目标主要依赖两种路径：间接表示法与直接表示法。

间接表示法的核心在于以文本模态为中介，对其他模态信息进行转译。由于文本具备极强的通用性，任何非文本数据——无论是图像、音频还是视频——均可被描述为自然语言内容。基于此，可先将异构模态数据转化为文本形式，继而借助文本相似度计算实现跨模态检索。

值得注意的是，多模态数据间的映射路径并非唯一。例如，视频可被视为时序图像序列，故可直接以图像为桥梁实现视频与图像的对齐；同理，语音信号亦可通过转录为文字，与文本内容建立语义关联。

相较之下，直接表示法则跳过中间转译环节，主张将各类模态数据直接编码至同一语义向量空间。在此空间中，语义相近的跨模态内容将彼此靠近，形成紧凑的嵌入分布。这一范式的典型代表是 OpenAI 的 CLIP 多模态模型。

其本质逻辑在于：面对模态间维度异构的挑战，通过统一映射消除表征差异，从而实现端到端的语义对齐。这也正是多模态 RAG 系统必须依赖专用 Embedding 模型的根本原因。

要构建此类统一向量空间，需综合运用多项关键技术，包括但不限于：多模态表示学习、多模态特征融合机制，以及跨模态语义对齐策略。

多模态融合主要包含三种实现路径：

早期融合‌：在输入阶段将原始数据直接拼接，再送入模型处理（例如RGB-D图像的像素级叠加）

中期融合‌：在特征提取完成后，通过模态间对齐机制进行信息交互（如基于Transformer的跨模态注意力机制）

晚期融合‌：对各模态独立输出的预测结果进行决策层面整合（如采用加权投票策略）

该融合机制的核心价值在于有效整合多源模态的互补信息，构建出更具鲁棒性的统一表征。

跨模态对齐旨在通过技术手段，使不同模态在特征空间、语义层次或表示维度上达成一致性映射，其方法体系可划分为两类：

显式对齐‌：显式建立模态间的对应映射关系，涵盖监督对齐与无监督对齐两种范式

隐式对齐‌：不依赖显式匹配，而是借助模型内在结构实现跨模态关联，典型方式包括注意力对齐与语义对齐

综上，尽管多模态已成为人工智能演进的核心趋势，其具体实现路径与优化策略仍存在广阔的研究空间。

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