利用大型语言模型的生成式多模态知识检索
内容提要
该文综述检索增强生成研究，涵盖迭代检索-生成协作框架、跨媒体数据集ReMuQ与多模态检索模型ReViz、Iter-RetGen迭代协同方法、结合知识库的KnowledGPT、多模态知识检索增强生成综述、医学视觉问答多模态提示检索、Transformer与大模型在材料分析中的应用、MKC2多模态知识增强推理、自适应调用外部资源的SKR及结构化知识统一检索生成SKURG。
延伸解读
迭代检索与生成协作的价值
文章提出的迭代检索-生成协作框架，强调利用参数化和非参数化知识来寻找正确推理路径。实验显示该方法在单跳和多跳问答任务上优于基线，说明检索与生成并非简单拼接，而是通过多轮交互提升推理能力。Iter-RetGen进一步展示了这种迭代协同能减少检索与生成开销，同时保持或超越现有检索辅助基准的性能。
多模态检索的数据与模型进展
针对跨媒体检索，文章介绍了ReMuQ数据集和直接处理文本与图像输入的ReViz模型，并引入新的预训练任务来实现多模态查询的知识检索。此外，MKC2将多模态知识集成到LLMs中以增强推理，SKURG则通过模态对齐和统一检索生成处理多模态多跳问题。这些工作表明多模态知识检索正从单一文本向图像、表格等异构来源扩展。
知识库结合与自适应检索策略
KnowledGPT将大型语言模型与通用及个性化知识库结合，以回答更广泛的世界知识问题。SKR则让模型自适应地调用外部资源，通过引用先前遇到的问题来平衡内部知识与外部世界知识。这些方法共同指向一个趋势：检索增强生成不再固定调用外部知识，而是根据问题需要动态决定检索时机和来源，从而提升问答等任务的性能。
应用场景与评估关注点
文章覆盖了医学视觉问答、材料分析等应用。医学领域结合多模态提示检索的方法比非检索方法精度提升高达30%，材料分析则利用Transformer和大型语言模型进行知识生成与力场开发。综述还讨论了检索多模态知识时的事实性、推理、可解释性和鲁棒性等关注点。读者应注意，这些结果多来自特定数据集和任务，实际部署时需结合场景评估检索质量与生成可靠性。
Q&A
迭代检索-生成协作框架如何提升大语言模型的推理能力？
该框架利用参数化和非参数化知识，帮助模型找到正确的推理路径，从而显著提高推理能力。实验显示，在单跳和多跳问答任务上优于基线模型。
ReMuQ数据集和ReViz模型是做什么的？
ReMuQ是一个针对跨媒体检索任务的新数据集，包含文本和图像输入。ReViz是一个直接处理文本和图像输入的检索器模型，通过引入新的预训练任务，实现多模态查询的知识检索，并在两个数据集上取得优秀检索效果。
Iter-RetGen方法有什么特点？
Iter-RetGen通过检索和生成的迭代协同作用，全面处理检索到的知识，实现不受结构约束的灵活生成。在多跳问答、事实验证和常识推理等任务中，效果可比甚至优于现有检索辅助基准，同时减少检索和生成的开销。
KnowledGPT如何结合知识库来回答问题？
KnowledGPT将大型语言模型与知识库相结合，利用广为人知的知识库和个性化知识库中的知识，从而更好地回答涉及世界知识的更广泛问题。
多模态知识检索增强生成综述涵盖了哪些关注点？
该综述探讨了从外部来源（包括图像、代码、表格、图形和音频）检索多模态知识以辅助和增强生成模型的方法，并深入讨论了事实性、推理、可解释性和鲁棒性等关注点。
在医学视觉问答中，多模态提示检索方法能带来多少精度提升？
该方法结合多模态提示检索和生成模型，在医学领域的视觉问题回答任务中，比非检索方法提高高达30%的精度。
SKR方法如何让大语言模型自适应调用外部资源？
SKR（自我指导的检索增强）通过引用模型先前遇到的问题，使大型语言模型能够自适应地调用外部资源，更好地利用内部知识和外部世界知识，从而提高问答等任务的性能。
SKURG方法如何回答多模态和多跳问题？
SKURG基于结构化知识和统一检索生成，包括模态对齐、统一检索生成和中间检索结果的集成。该方法在两个数据集上均取得了最先进的效果。
