多模态 RAG（检索增强生成）通过整合多种数据类型（如图像、音频或视频）以及文本，从而提高了答案质量，优于纯文本 RAG。这使得系统能够检索和处理更丰富的上下文信息，从而获得更准确、更全面的响应。纯文本 RAG 仅依赖书面内容，而多模态 RAG 可以交叉引用视觉、听觉或结构化数据，以填补仅靠文本可能遗漏的空白。例如，如果用户询问研究论文中的图表，多模态 RAG 可以分析文本和图像来解释依赖视觉元素的概念，而纯文本系统如果没有图像的明确描述，可能会难以理解。
一个关键优势是能够处理本质上需要非文本理解的查询。假设一个开发人员问：“我如何修复此屏幕截图中显示的错误？” 多模态 RAG 系统可以分析屏幕截图的视觉元素（错误代码、UI 布局）以及文档或论坛帖子来诊断问题。纯文本 RAG 将依赖用户对错误的手动描述，这可能会遗漏关键细节。同样，在医疗环境中，多模态 RAG 可以将 X 光图像与患者记录相结合来提出诊断建议，而纯文本系统将缺少准确结论所需的视觉线索。通过集成多种数据类型，系统可以减少歧义，并提供基于问题的更完整表示的答案。
从技术角度来看，多模态 RAG 通过使用联合嵌入空间来实现这一点，该空间将不同的数据类型对齐到一个统一的框架中。例如，像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型将图像和文本映射到相同的向量空间中，从而实现跨模态检索。当用户提交带有图像的查询时，系统会检索相关的文本片段*和*知识库中的相关图像，从而为生成器提供更丰富的上下文。这种方法还有助于消除歧义：像“解释此图表”这样的查询与条形图配对可以提取专门针对图表的特定分析方法，而纯文本 RAG 可能会默认为通用图表描述。通过利用多种模式，开发人员可以构建更好地模仿人类理解的系统，从而提供更精确和上下文感知的答案。