文章核心观点 - 多模态检索增强生成（MM-RAG）是新兴技术领域，旨在将大模型的应用从文本扩展到图像、音频、视频、代码、表格、知识图谱、3D对象等多种模态的组合 [2] - 目前MM-RAG的研究和应用尚处于初级阶段，现有工作主要集中于文本和图像组合，其他模态组合存在大量研究空白 [2] - 由多所高校和研究机构联合发布的综述论文首次全面覆盖了几乎所有可能的输入-输出模态组合，为领域提供了系统性的分类框架和技术参考 [4][5] MM-RAG技术现状与潜力 - 论文揭示了MM-RAG领域庞大的潜在输入-输出模态组合空间，在54种潜在组合中仅有18种存在已有研究，研究覆盖率约为33% [5] - 许多极具应用价值的组合（如“文本+视频作为输入，生成视频作为输出”）仍属待开拓的蓝海领域 [5] - 作者构建了基于输入-输出模态组合的全新MM-RAG分类法，系统性组织了现有研究并展示了不同系统的核心技术组件 [6][7] MM-RAG系统工作流程 - MM-RAG系统工作流程可划分为四个关键阶段：预检索（数据组织和查询准备）、检索（从多模态知识库中查找信息）、增强（将多模态信息融入大模型）、生成（生成高质量多模态输出） [8][9][11][12][13][14] - 论文详细总结了每个阶段的常用方法，并讨论了针对不同模态的优化策略 [15] 技术指南与应用前景 - 该综述提供了构建MM-RAG系统的一站式指南，涵盖工作流、组件、训练、评估等核心技术 [17] - 指南内容包括训练策略（最大化检索和生成能力）、评估方法（指标和Benchmark）以及潜在应用与未来研究方向 [18] - 论文作者提供了持续更新的资源库，方便研究者追踪最新技术进展 [17]