M3KG-RAG：让多模态 RAG 真正“会推理”的关键一步

原创 MindChain.AI MindChain.AI 2026年1月5日 12:01 新加坡

📌 一句话总结：

本工作提出 M3KG-RAG，一个基于多跳多模态知识图谱的检索增强生成框架，通过模态感知检索与精细化剪枝机制，显著提升多模态大模型在音频、视频与视听联合任务中的推理深度与答案可信度。

🔍 背景问题：

当前多模态 RAG 在音视频场景中仍面临两类核心瓶颈：

1️⃣ 现有多模态知识图谱（MMKG）多为单跳、概念级结构，难以支撑时序性与因果性的深层推理；

2️⃣ 主流方法依赖共享嵌入空间的相似度检索，容易引入与问题无关或冗余的多模态知识，反而干扰模型生成。

💡 方法简介：

作者提出端到端的 M3KG-RAG 框架，核心由两部分构成：

首先，设计一个轻量级多智能体流水线，从原始多模态语料中自动构建多跳多模态知识图谱（M3KG），通过“上下文增强三元组抽取—知识对齐—语境感知描述精炼”的三阶段流程，将实体、关系与音视频证据紧密绑定；

其次，引入 GRASP（Grounded Retrieval And Selective Pruning） 机制，结合视觉/音频 grounding 模型与轻量 LLM，对检索到的子图进行“是否出现在查询中、是否真正有助于回答问题”的双重筛选，仅保留答案支撑性知识；

在推理阶段，采用模态感知的检索策略，避免跨模态距离失配，形成“模态对齐检索 → 多跳证据聚合 → 精准生成”的完整闭环。

📊 实验结果：

在 Audio-QA、Video-QA 与 Audio-Visual QA 三类基准上，M3KG-RAG 在 VideoLLaMA2、Qwen2.5-Omni 以及 GPT-4o 等模型上均取得显著且稳定的性能提升；

相较 Wikidata、VTKG、M2ConceptBase、VAT-KG 等方法，在回答完整性、信息多样性与事实支撑性上全面占优；

消融实验表明，模态感知检索与 GRASP 剪枝缺一不可，二者协同是性能跃升的关键原因。

📄 论文原文：

https://arxiv.org/abs/2512.20136

✨ 一句话点评：

M3KG-RAG 不再把“多模态 RAG”停留在检索层面的相似匹配，而是通过多跳结构化知识 + grounding 驱动的精细筛选，真正把“能回答”推进到“有证据地回答”，为多模态推理型 RAG 提供了一个极具工程与研究价值的范式。

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L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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