多模态检索增强生成（Multimodal Retrieval Augmented Generation，MM-RAG）

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【原文作者】 机器AI学习 数据AI挖掘
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【微 信 号】 hyh012356789

文章摘要

【关 键 词】 多模态、对比学习、嵌入搜索、MM-RAG、向量数据库

这篇文章介绍了多模态机器学习的发展，重点讨论了对比学习用于多模态表示、使用多模态嵌入进行任意到任意搜索、MM-RAG技术以及向量数据库在构建多模态生产系统中的作用。

第一部分介绍了多模态机器学习的重要性，以及MM-RAG技术的应用。对比学习用于多模态表示的方法被提出，强调了对比学习的关键要素和其在实现跨模态搜索和检索功能方面的作用。

第二部分详细介绍了使用多模态嵌入进行任意到任意搜索的原理和实现方法。通过将不同格式的数据编码到相同的语义嵌入空间中，实现了跨模态的任意到任意搜索功能。

第三部分介绍了MM-RAG技术，即多模态检索增强生成。该技术结合了语言模型和多模态检索器，通过检索相关的图片、音频和文本示例来指导语言生成模型，从而提高了生成内容的相关性和准确性。

第四部分讨论了向量数据库在构建多模态生产系统中的作用。特别强调了向量数据库的高效索引和搜索能力，以及其在大规模部署多模态系统中的重要性。

最后，文章展望了多模态人工智能的未来，强调了对多模态人工智能可扩展性和部署性的需求，以及向量数据库在实现这一目标中的作用。文章总结了多模态人工智能的潜力和发展前景。

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