本研究提出了一种名为Ret-XKnow的端到端多模态检索系统，通过动态模态交互解决了图像理解模型分离的问题，显著提升了零样本检索性能和微调场景的表现。

本文综述检索增强语言模型研究，涵盖RPT联合预训练、Iter-RetGen迭代检索生成、RR后置处理、结构感知模型、RetroNLU语义解析、AR-Tree句子建模及RAR零样本检索等方法，可提升问答、推理与信息检索性能，降低训练开销。

该文介绍了一种解决零样本检索问题的方法，综合了生成增强检索和检索增强生成两种范式，并通过新颖的循环公式在零样本环境中迭代改进检索和重写阶段，提高了系统召回率和最终精准度。