下一代人工智能多模态检索增强生成（RAG）与文本和图像的整合
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内容提要
多模态检索增强生成（RAG）通过结合文本和图像，提升了人工智能的处理能力。其工作流程包括检索、处理和生成，能够有效整合多种输入，推动AI向人类理解方式发展。尽管面临数据对齐、资源需求和偏见风险等挑战，RAG在教育和医疗等领域具有巨大的创新潜力。
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关键要点
- 多模态检索增强生成（RAG）结合文本和图像，提升人工智能处理能力。
- RAG系统通过检索、处理和生成三个步骤来完成操作。
- 检索阶段从数据库中获取文本和图像内容，进行有效匹配。
- 处理阶段分析检索到的数据，理解文本和视觉信息。
- 生成阶段使用生成模型合并处理结果，形成响应。
- 多模态RAG在教育和医疗等领域具有创新潜力。
- 面临数据对齐、资源需求和偏见风险等挑战。
- 未来发展可能包括模型压缩和增强的跨模态推理。
- 需要制定隐私保护策略以应对伦理问题。
- 多模态RAG技术将复杂内容转化为简单见解，推动人类学习和工作。
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