检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）作为一种融合信息检索与文本生成的混合式AI框架，有效缓解了大语言模型（LLM）固有的知识幻觉、信息陈旧以及私有数据泄露等核心痛点。然而，随着人工智能应用场景日益复杂化，单一的文本模态已无法满足对图像、音频、视频等多源异构信息的理解与交互需求。在此背景下，多模态检索增强生成（Multimodal RAG, MRAG）应运而生。

MRAG的核心目标是将传统RAG的能力从纯文本空间拓展至包含视觉、听觉等多种感知通道的多模态环境。它旨在使智能系统能够基于更加丰富、具象的外部证据进行推理与内容生成，从而显著提升回答的准确性、上下文相关性与用户体验。本报告旨在系统性地梳理MRAG的核心原理、主流实现范式、关键技术组件及其评估体系，为相关领域的研究与工程实践提供一份全面且深入的参考指南。

第1章  RAG与MRAG的核心原理

1.1     传统RAG框架回顾

传统RAG是一种“按需检索、实时补全”的动态AI系统。其工作流程可分为三个阶段：

离线建库：对原始文档进行预处理（如切分、清洗），并通过嵌入（Embedding）模型将其转化为高维向量，连同原始文本及元数据一同存入向量数据库。

在线检索：当用户提出问题时，系统使用相同的嵌入模型将查询（Query）编码为向量，并在向量数据库中执行近似最近邻（ANN）搜索，召回与查询语义最相关的Top-K个文本片段。

增强生成：将原始查询与检索到的相关上下文拼接成一个结构化的提示（Prompt），输入给大语言模型（LLM），由LLM基于可信的外部知识生成最终答案。

该框架成功地将LLM的生成能力与其外部知识库解耦，实现回答的可溯源、可更新与可干预。

1.2     多模态RAG（MRAG）的演进

MRAG在传统RAG的基础上，将信息源和查询方式扩展至文本、图像、音频、视频等多种模态。其核心挑战在于如何处理不同模态数据在结构与语义表达上的巨大差异，并实现跨模态的语义对齐与高效检索。MRAG的关键突破在于：

多模态知识库构建：需要引入模态特定的预处理技术（如ASR、OCR、关键帧提取），将非文本模态转化为可被系统理解和索引的形式。

多模态查询支持：用户不仅可以使用文本提问，还可以直接上传图像或语音作为查询请求。

跨模态协同生成：大模型需要具备多模态理解能力，能够融合来自不同模态的检索证据，生成准确且上下文相关的回答。

第2章  MRAG的主流实现范式

实现MRAG的关键在于如何对齐不同模态数据的向量空间，以支持高效的向量检索。目前，业界主要采用以下三种技术路径：

2.1     统一模态（Text-Centric Approach）

该方法的核心思想是将所有非文本模态（图像、音频、视频）通过AI模型转化为自然语言文本描述（Caption）。随后，整个系统复用成熟的文本RAG链路进行处理。

优势：工程实现简单，可直接利用现有的文本向量数据库和检索框架；调试直观，易于进行可解释性修正。

劣势：在模态转换过程中可能会丢失原始数据中的细微视觉或声学特征，影响检索精度。例如，一张复杂的工程图纸可能无法被一段简短的文字完全概括。

适用场景：适合需要快速上线、对精度要求并非极端苛刻的应用场景。

2.2     共享向量空间（Unified Embedding Space）

这种方法借鉴了CLIP的成功经验，通过一个统一的多模态编码器（如CLIP、ImageBind），将不同模态的数据直接映射到同一个高维语义向量空间中。在这个共享空间里，语义相似的内容，无论其原始模态如何，其向量距离都会很近。

优势：能够实现真正的跨模态检索（如“以图搜文”、“以音搜图”），召回效果通常优于“统一模态”方案。

劣势：依赖于预训练多模态模型的强大泛化能力。若模型在特定领域表现不佳，则整体效果会受限。此外，它通常只能提供“整体相似”的结果，对于需要字段级精准匹配的场景（如表格中的某个单元格），仍需额外的后处理。

适用场景：这是当前一条思路清晰且工程可行的主流路径，适用于大多数通用多模态检索需求。

2.3     分离检索（Modality-Specific Retrieval）

该方案为每种模态构建独立的处理流水线和索引。例如，为文本建立文本向量库，为图像建立图像向量库，为音频建立音频向量库。在查询时，系统会根据查询类型（或同时针对多种类型）进行多路召回，最后将各路结果进行融合与重排序。

优势：可以为每种模态选用领域内最先进的专用模型（SOTA），从而在各自维度上达到最优效果，兼顾视觉细节、文字精准度和音频节奏等不同粒度的信息。

劣势：系统架构极其复杂，需要维护多套索引和模型，数据同步、查询路由、结果融合等环节的运维和调试成本非常高。

适用场景：仅推荐在数据规模极大、且对每类模态都有极高专业要求的垂直领域（如医疗影像分析结合病历文本）投入使用。

第3章  MRAG相关技术

3.1     模态转换与编码技术

语音转文本（ASR）：Whisper是当前最具代表性的开源ASR模型，以其强大的多语言支持、鲁棒性和端到端架构著称，是构建Audio-RAG的基石。

图像转文本（I2T）：视觉语言模型（VLM）如Qwen-VL、LLaVA、InternVL等，能够将图像内容转化为丰富的自然语言描述。这些模型通常以预训练LLM为骨干，通过一个轻量级投影器将视觉编码器提取的特征映射到LLM的文本嵌入空间。

3.2     统一多模态编码器

这类模型是实现“共享向量空间”范式的核心。

CLIP：开创了大规模对比学习图文对齐的先河，通过在4亿图文对上训练，建立了强大的图文联合嵌入空间，是Image-RAG中最常用的模型。

CLAP：将CLIP的思想迁移至音频领域，通过对比学习对齐音频波形与文本描述，是实现Audio-RAG跨模态检索的关键。

ImageBind：由Meta提出，以图像为“锚点”，利用多种模态（图像、文本、音频、深度、热成像、IMU）与图像的天然共现关系，实现了六种模态的间接对齐，展现出强大的零样本跨模态迁移能力。

LanguageBind：更进一步，直接将多模态数据对齐到NLP的统一特征空间，省去了以图像为中转的步骤，简化了对齐流程。

GME-Qwen2-VL-7B：一种新兴的通用多模态嵌入器，基于强大的多模态大语言模型Qwen2-VL。它通过因果注意力机制和EOS token的隐藏状态来生成全局语义嵌入，在多项基准测试中表现优异。

3.3     向量数据库

Elasticsearch：传统上是一个强大的全文搜索引擎，通过其dense_vector字段类型也能支持向量检索。优势在于其成熟的生态系统、强大的文本处理能力和混合检索（关键词+向量）能力。

Milvus：一个专为向量相似性搜索设计的开源数据库。它专注于高效存储和检索高维向量，支持多种索引类型（如HNSW、IVF_PQ），在纯向量检索场景下性能卓越，是构建大规模MRAG系统的首选。

第4章  项目案例

4.1     语音 RAG 场景

用户说出唤醒词→录音+语音转文本→RAG检索匹配→AI生成答案→转换成语音

该案例实现了一个端到端的全语音交互智能问答系统，其核心技术栈包括 Whisper 自动语音识别（ASR）、标准文本 RAG 框架以及 Bark 文本到语音（TTS）合成模型。系统首先通过 Whisper 将用户输入的语音实时转录为文本查询，复用成熟的文本 RAG 流程在向量数据库中检索相关知识片段；大语言模型基于检索结果生成文本答案后，再由 Bark 模型将其合成为自然语音输出。若需支持对历史语音内容（如会议录音）的语义检索，则在知识库构建阶段先通过 ASR 批量处理音频，将带时间戳的转写文本作为独立文档存入向量数据库，形成“文本–转写”融合索引，从而在不改变现有检索接口的前提下增强对口语化信息的召回能力。语音RAG：通过高精度ASR（如Whisper）将语音转写为文本，再复用成熟的文本RAG链路，是最为成熟可靠的路径。

4.2     图像 RAG 场景

多模态嵌入生成→构建向量索引→用户查询编码与跨模态检索→多模态上下文组装并生成

图像 RAG 的实现主要体现为三种技术路径。在基于 CLIP 的方案中，系统利用 CLIP 模型将图像与文本映射到统一的语义向量空间，分别通过其视觉和文本编码器生成嵌入，并存入 FAISS 或 Milvus 等向量数据库；用户无论是以文本还是图像发起查询，均可在该共享空间中执行跨模态最近邻搜索，召回的相关多模态内容随后被送入 LLaVA 或 Qwen-VL 等视觉语言模型（VLM）进行答案生成。图像RAG：采用VLM生成图像摘要，再进行文本向量化检索，已成为主流。

4.3     文档类 RAG 场景

该案例（如 RAG-Anything）专注于处理包含文本、图像、表格和数学公式等异构元素的复杂文档。系统首先采用 MinerU2.0 等多模态文档解析引擎精准提取各类内容，随后利用 GPT-4o 等强大 VLM 对非文本元素进行语义理解并生成描述。在此基础上，通过大语言模型抽取所有元素中的实体与关系，构建一个多模态知识图谱，并结合 LightRAG 框架建立双重索引：一方面在图谱数据库中存储结构化语义关系，另一方面在向量数据库中保留原始语义片段。在查询阶段，系统并行执行基于知识图谱的结构化检索（用于精确关系推理）和基于向量的语义检索（用于模糊匹配），融合多源信息后由 LLM 生成高准确度、可溯源的回答。

4.4     视频 RAG 场景应用

视频 RAG 场景（如 VideoRAG）是文档类 RAG 在时序媒体上的延伸，采用了更为精细的双路混合检索机制。系统首先对原始视频进行解析，通过关键帧提取和 Whisper ASR 分别获取代表性画面序列与语音字幕，并据此切分为语义完整的视频片段。在索引构建阶段，系统并行运行两条处理链路：一条将每个片段（关键帧+字幕）送入 VLM 和 LLM 流程，构建多模态知识图谱以捕获高层语义和事件逻辑；另一条则直接使用 CLIP 对关键帧进行独立编码，生成稠密视觉嵌入向量并存入向量库。在检索阶段，用户查询会同时触发图谱通道的语义匹配和视觉通道的 CLIP 向量相似度计算，最终将来自文本语义和视觉内容的双重证据融合，为大模型提供更全面、细粒度的上下文，从而生成既符合语音内容又关联视觉场景的精准回答。

视频RAG：作为最复杂的多模态数据，通常采用多路融合架构。基础方案是利用ASR字幕进行文本主导的检索；进阶方案则会融合关键帧的视觉嵌入，或引入细粒度的关键帧描述作为补充通道。前沿探索甚至结合了知识图谱，以实现结构化与语义化的双重召回。