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Benchmarking Multimodal Retrieval-Augmented Generation with Dynamic Visual Question Answering Dataset and Self-Adaptive Planning Agent
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内容提要
本研究构建了Dyn-VQA数据集，解决了现有多模态检索增强生成方法的非适应性和过载问题。提出的自适应规划代理OmniSearch在动态问题中表现优越，为mRAG的发展提供了新方向。
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关键要点
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本研究构建了Dyn-VQA数据集，以解决现有多模态检索增强生成方法的非适应性和过载问题。
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提出的自适应规划代理OmniSearch在动态问题中表现优越。
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通过实验证明OmniSearch在复杂多模态检索中的有效性。
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研究为多模态检索增强生成（mRAG）的进一步发展提供了新的方向。
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