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
- 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）
- 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
- 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）
- 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 |
三、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） |
四、最后
- 54 种组合仅 18 种被研究——空白就是机会。
- 文本-图像已卷成红海，3D/视频/音频-代码尚属蓝海。
- 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。
- 噪声 & 安全被忽视，多模态毒化攻击更易隐藏。
- 评测基准极度缺失，现有几乎全是“文本+图像→文本”VQA 任务。
- 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。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
