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Universal Retrieval-Augmented Generation: Supporting Diverse Modalities and Granularities across Multiple Corpora
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了UniversalRAG框架，解决了现有检索增强生成方法仅限于单一文本语料的问题。该框架能够整合来自异构来源的多种模态和粒度的知识，并引入模态感知的路由机制，以动态识别最合适的语料进行检索。实验结果表明，UniversalRAG在多模态基准测试中表现优越，具有显著的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了UniversalRAG框架，解决了现有检索增强生成方法仅限于单一文本语料的问题。
- UniversalRAG能够整合来自异构来源的多种模态和粒度的知识。
- 引入了模态感知的路由机制，以动态识别最合适的语料进行检索。
- 实验结果表明，UniversalRAG在多模态基准测试中表现优越，具有显著的应用潜力。
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