MRAG（多模态检索增强生成）作为RAG的多模态进化版本，通过融合文本、图像、视频、音频等模态的检索与生成能力，使AI不仅能“看见”更能“理解”，有效解决了大模型“幻觉”与多媒体检索效率低下的问题。2024–2025年间，业界在解析、搜索规划、检索、生成和评测等环节均取得突破，呈现系统化演进趋势。MRAG在视联网和泛视频领域应用前景广阔，从智慧安防的实时检索与事件溯源，到城市治理的交通监测与态势感知，再到工业质检、数字文娱和教育服务的跨模态检索与知识交互。尽管面临算力成本、标准缺失、实时性不足和隐私合规等挑战，MRAG正逐步走向成熟。它不仅是一项技术升级，更是一种数据利用方式的范式转变——从“看见”到“理解”，MRAG正在重塑人类与视频、图像和声音的关系，成为智能时代的重要引擎。
MRAG是什么?能解决什么问题?
MRAG （Multimodal Retrieval-Augmented Generation）多模态检索增强生成可以理解为 RAG（检索增强生成）的多模态升级版。传统的 RAG 主要面向文本数据，它通过调用外部知识库进行检索，再与大模型的生成能力结合，以提升回答的准确性。而 MRAG 则将图像、视频、音频等纳入检索范围，真正实现跨模态的数据调用和生成。这意味着，MRAG 不再局限于“文字中的知识”，而是能够利用“视觉中的信息”、理解“视频中的事件”、感受“语音中的语境”。它既是大模型的“记忆扩展”，也是现实世界数据与智能认知之间的“桥梁”，赋能AI响应更加贴近真实。
MRAG 的价值主要体现在三个方面：一是提升检索效率。面对海量非结构化数据（例如长时间的监控视频），MRAG 能快速定位目标片段，大幅减少人工翻查的时间；二是增强跨模态理解。它可以把视频、图像与语言统一到同一语义空间，使用户能够用自然语言查询复杂的视觉内容；三是拓展知识可信边界。通过融合外部知识库与多模态证据，MRAG 能在生成时减少“幻觉”，让回答更符合实际需求。
对于个人用户，这可能意味着更准确的问答体验；而对于行业与企业，它则是提升数据利用效率、推动业务智能化的重要抓手。
MRAG如何工作？
从技术实现上看，MRAG 的运行大致可以分为如下四个阶段：一是数据预处理，对视频进行切片、语音转写、目标检测，提取多模态特征；二是多模态索引，将视频、图像、文本等映射到统一的语义空间；三是向量检索，利用向量数据库（如FAISS，Milvus）对海量向量数据进行高效相似性搜索；四是生成增强，大模型融合检索结果生成答案，并引用证据，提升可信度，避免模型凭空编造答案。
其中的关键技术包括跨模态表示与对齐、视频索引、检索优化、生成增强机制等，共同构成了MRAG的“底层引擎”，让它既能“看懂”多模态数据，又能“理解”复杂事件。
最新研究成果与发展方向
通过对2024-2025最新的技术进展扫描发现，MRAG技术在多模态解析与索引、多模态搜索规划、多模态检索、多模态生成和评测体系方面均取得长足的进步。
多模态解析与索引
这部分是MRAG系统的基础，负责将文档、图像、视频、语言等多模态数据解析为可检索的格式，并建立高效索引。
发展趋势：一是数据解析从静态图像处理走向视频流式分割与开放词表检测；二是文档侧处理从OCR+规则转向版面/语义一体化与OCR-Free；三是索引体系逐步向采用多向量/混合检索与边缘-中心协同演进。
代表性进展：一是视频解析方向，Meta SAM 2 引入流式记忆，实现图像/视频的实时提示分割，适合安防和工业场景中的目标追踪与片段切分；Grounding DINO 1.5 与 Grounded SAM 2 结合，实现开放词表检测与跟踪，支持可提示的细粒度索引。二是文档理解方向，DocLLM（ACL 2024）将版面几何信息直接融入语言建模，适合结构化票据/报告抽取；DocLayLLM（2024/08）和 TextMonkey（2024/03）分别代表多模态文档扩展和 OCR-Free 路线，在复杂版面与多语场景更稳健。三是索引与存储方向，Milvus 2.4 支持多向量与磁盘索引；Qdrant 1.10 提供 Hybrid Search API 支持稀疏/稠密融合；OpenSearch 2.16–2.17 增强 k-NN 与量化检索，提升大规模场景性能。
多模态搜索规划
搜索规划是 MRAG 应对复杂查询的策略核心，即如何将用户的自然语言需求转化为检索计划。
发展趋势：一是从单一相似度匹配升级为图结构+代理式多跳规划；二是重排序由单一模型走向企业级可部署reranker族；三是更加重视可解释日志与策略可视化。
代表性进展：一是图结构与多跳方向，微软GraphRAG（2024/04）将实体-关系-事件图嵌入 RAG，有效提升复杂问答与摘要质量；VideoAgent（ECCV 2024）将 LLM 作为调度代理，迭代检索视频片段并汇总证据，适合长视频取证场景。二是重排序方向，Cohere Rerank 3/3.5 在 2024 年升级，强调企业级 RAG 精排与云服务集成；学术界常用 BGE-reranker 系列在多项任务中成为基准。
多模态检索
检索模块是MRAG 的“引擎”，负责在不同模态之间实现高效搜索。
发展趋势：一是编码器朝着统一、可变分辨率、高精度方向发展；二是视频检索强调长时序与上下文建模；三是检索范围从“图↔文”扩展到图/文/视频/音频全模态互检。
代表性进展：一是高分辨率编码方向，Qwen2-VL（2024/09）提出动态分辨率与统一范式；LLaVA-OneVision（2024/08）实现跨图像/视频任务迁移；InternVL 2/2.5（2024）逼近商用模型性能；NVLM 1.0（2024/09）在多任务检索表现突出；SigLIP 2（2025/02）显著提升跨语种图文检索与定位能力。二是长视频检索方向，Video-RAG（2024/11）提出“训练-免检索增强”方案，利用辅助文本（语音/OCR/检测）与视觉对齐，在多个长视频基准上实现显著增益。
多模态生成
多模态生成依托大语言模型（MLLMs），将跨模态证据转化为可读、可信、可追溯的输出。
发展趋势：一是从简单的画面描述走向证据链生成与时间线叙事；二是商用多模态大模型成为“低延迟 + 原生多模态”的稳定底座。
代表性进展：一是商用底座方向，OpenAI GPT-4o（2024/05）支持语音/视觉/文本原生交互；Claude 3.5 Sonnet（2024/06）强化推理与视觉；Gemini 1.5 Pro/Flash（2024/02–05）提供百万级长上下文与高精度检索增强。二是开源模型方向，VideoLLaMA 2（2024/06）在时空建模与音频理解上升级，是开源端“检索+生成”的代表。三是检索增强生成方向，结合Video-RAG 或代理式管线，先聚合片段证据，再生成答案，并强制引用，降低幻觉风险。
评测（数据集及评估）
评测是MRAG能否落地的关键环节，它不仅衡量检索与生成的性能，还要关注“证据对齐”“可追溯性”和“幻觉率”。
发展趋势：一是从短视频/静态图文评测向长视频、多任务、多模态评测演进；二是评估指标从语言质量向事实一致性、证据引用、低幻觉转变；三是开始出现领域特定评测集（如文档、工业、安防），更接近真实应用。
代表性进展：一是长视频与多任务基准方向，Video-MME（2024→CVPR 2025）覆盖 900 段视频、254 小时内容，考察多模态 LLM 的视频理解、问答与推理能力；LongVideoBench（NeurIPS 2024）强调小时级长视频任务，测试跨场景上下文保持能力；MLVU（CVPR 2025）：聚焦多任务视频理解，包含检索、问答、摘要等综合任务。二是MRAG专用与幻觉诊断方向，MRAG-Bench（2024/10）是首个面向视觉增强生成的系统评测基准，覆盖 9 类取证/对照场景，用于检验 RAG 在多模态任务上的增益；HallusionBench（CVPR 2024）针对多模态幻觉与错觉诊断，提供细粒度标注，可量化生成模型的事实错误与误导性描述。三是文档多模态检测方向，M3DocRAG（2024/11）提出多页、多文档的开放域 RAG 评测，用于检验复杂企业文档检索与问答；VisDoMBench（2024/12）覆盖表格、图表、幻灯片等复杂文档元素，评测多模态文档问答与检索增强效果。
应用场景
视联网及泛视频应用场景无疑是 MRAG 最具潜力的应用领域之一，在这些场景中，MRAG 不只是提升“效率”更在改变AI应用范式，AI成为认知和决策的核心，辅助业务和生产、生活。
在智慧安防与公共安全场景，MRAG正在让“被动监控”转向“主动分析”。过去，安防人员往往需要翻阅大量录像才能确认某人是否进入敏感区域，如今只需一句自然语言指令，就能在海量视频中精准检索目标片段，并生成可供取证的完整事件链路。在火灾、踩踏等突发场景中，它还能即时整合视频、声音和传感器数据，自动生成多模态报告，大幅缩短应急响应时间。这种从“看见”到“理解”的跃迁，正在重塑公共安全体系的效率与可靠性。
在城市治理与交通管理场景，MRAG的价值在城市治理中同样突出，交通管理部门过去依赖人工调阅或单一监测系统来发现问题，而现在可以通过自然语言直接提问，例如“近30分钟红绿灯口是否有逆行车辆”。系统会结合道路监控视频、无人机航拍画面和物联网传感器，快速给出答案并绘制态势图。这意味着，城市管理者不再只是“事后响应”，而是能够基于实时信息做出预判与决策，让智慧交通和智慧城管走向真正的语义级治理。
在工业质检与生产监控场景，MRAG在制造业正在成为智能质检的“眼睛”。流水线作业中，零件瑕疵、设备异常往往需要人工抽查才能发现，效率低且容易出错。通过MRAG，系统能实时检索并标记可能存在缺陷的画面，甚至结合声学信号捕捉到设备的早期故障迹象。最终结果不仅是一个画面片段，而是一份自动生成的质检报告。这使得工厂能够从“抽检”走向“全检”，推动质量管理体系的智能化升级。
在数字文娱与沉浸交互场景，MRAG为文娱行业带来了全新的观影与互动体验。观众在观看体育赛事或演唱会时，不必再逐帧寻找想要的片段，而是直接发问：“帮我找出所有进球画面”或“定位某首歌的开场表演”。系统会立即呈现结果，并支持多角度回看与个性化推荐。在内容创作端，AIGC创作者也能借助MRAG快速检索视频素材或参考资料，从而更高效地进行二次创作。这种“语义级交互”正在让视频娱乐从单向播放变为智能对话。
在教育与知识服务场景，MRAG正在改变学习方式，学生或教师在面对海量课堂录像时，不再需要快进、倒带寻找，而是可以直接提出问题：“老师在哪一部分讲解了这个公式？”系统会准确定位到对应的片段，并生成学习笔记或跨模态摘要。这种能力不仅提升了学习效率，还支持个性化学习路径，帮助不同层次的学习者快速获取所需知识，让教育资源的利用更加智能和公平。
挑战与未来
尽管前景广阔，MRAG在实际应用中仍存在不少瓶颈。一是算力与成本高昂，对长视频进行切分、索引与存储需要巨大的计算和存储开销。二是标准缺失，目前缺乏行业统一的多模态索引标准，不同系统之间兼容性差。三是实时性不足，在安防等高要求场景下，如何实现秒级响应仍是重大挑战。四是语义鸿沟，人类的自然语言与机器的视觉识别之间仍存在差距。五是隐私与合规风险，监控视频涉及个人隐私，数据治理问题亟待解决。
下一步，MRAG作为RAG的多模态进化版本，正引领我们从“看见”走向“理解”。随着技术成熟与规范建立，算力、标准、语义和合规等关键瓶颈将逐步被化解，MRAG会像今天的RAG一样，稳步融入公共安全、城市治理、工业质检等各类日常场景，成为社会数字化与智能化的重要推手。
