推翻传统RAG，腾讯用生成式检索打开多模态新局面

这篇论文其实在一开始就很有意思，它针对的是一个挺棘手的问题：在多模态应用里，比如VQA（视觉问答）、多模态对话这种，光靠图片和文本本身的信息往往是不够的，必须去查外部知识库。传统做法就是靠各种retriever，一个专门查文本的，一个专门查图片的，有的还搞个实体检索器，弄得流程又长又麻烦。而且，各种retriever要单独训练，超级吃数据，成本也高。

然后，作者就问了个很实在的问题：有没有可能搞一个通用的、多模态的检索器，而且整个流程简单一点，不要搞那么多乱七八糟的单独模块？

答案就是他们提出的GeMKR，思路其实很直接，也很聪明：别再一味算相似度、比embedding了，干脆用大语言模型（LLM）直接生成线索，再用这些线索去数据库里一查，拿到对应的文档，你可以理解成模型自己“想”一段关键短语，这短语能够唯一指向某个文档。

而且，这里有个小细节很重要，作者特别强调，只有生成这一步用神经网络，后面的查库是个确定性的操作（比如FM-Index这种特别快的数据结构），所以整体效率非常高。

为了让模型能用得起视觉信息，他们还对视觉特征做了一些定制处理，不是直接粗暴地把图片扔给模型就完事了。具体来说，是用了一个叫Object-aware Prefix Tuning的小技巧。简单理解，就是把检测到的物体（比如一张图里有摩托车、椰子树、泰迪熊这些）作为特征，融进视觉编码的“前缀”里面，然后让CLIP这种视觉编码器感知到细粒度的信息，但是又不用改动原本的大模型参数，参数量小、训练快。

再往后，就是把图像特征、文本特征统一投到LLaMA的大语言模型里，一起处理。这里和传统的做法不一样，传统方法一般是“视觉处理一边，文本处理一边，最后再融合”，而GeMKR是直接把图文都塞进同一个Transformer，深度交互。

这里还有一个很巧妙的设计，就是知识引导的解码（Knowledge-guided Constraint Decoding）。怎么理解呢？就是在生成线索词的时候，模型每一步只能选那些，当前前缀下在数据库里真实存在的后缀词。举个很简单的例子，如果模型前面生成了"palm"，下一步合法的扩展可能是"tree"、"oil"、"leaf"，但不会是"motorcycle"，因为后者根本不会出现在跟palm相关的文档里面。这就大大减少了生成错误的几率，也避免了乱跑。

而且他们还加了个小门槛，比如要求最少生成多少个token，确保线索够有辨识度，一旦在知识库里能唯一指向一个文档，就停下来。生成完的线索直接去索引里一查，拿文档，干脆利落。

那性能怎么样呢？可以说是碾压了。作者拿了三个多模态知识检索的数据集来做实验，知识库规模从十几万到两千多万条都有。在最大的OKVQA-WK21M上，GeMKR在P@5（前5个检索结果里正确的比例）提高了14.6%，在R@5（前5个能召回多少正确文档）提高了8.9%，相当厉害。尤其是其他模型在知识库规模一大的时候普遍掉队，GeMKR反而还能顶得住。

更猛的是，他们只用了2万条训练数据（Instruction Data），只调了1400万个参数（总共有73亿个），就能做到这种效果。训练时间也很短，一块48G显存的A6000显卡上3小时搞定，不用海量计算资源。

为了搞清楚到底哪些设计是最重要的，作者也做了一堆消融实验。结论很清晰：

• • 没有object-aware prefix，性能掉2%左右。
• • 没有dual-flow attention（就是分别处理prefix和hidden state的机制），也掉了接近2%。
• • 没有LoRA微调LLM，只冻结LLaMA参数，掉得更多。
• • 如果连object特征+LoRA微调一起去掉，性能直接爆降10%以上。

很明显，视觉这边的精细处理和文本这边的轻量调优（LoRA）都是核心。

还有个挺有意思的现象：如果把图片输入拿掉，只靠文本查询和图像caption（比如描述"一个男人在冲浪"这种文字描述），性能还是比大多数传统baseline好，但肯定不如真正用视觉patch做输入。这也说明，简单的图像caption不能完全替代图像本身的信息。

作者还做了个小scale-up实验，看看如果换更大的LLM，比如LLaMA-13B，会不会有更大提升。结果发现，确实涨了一点，但边际收益有限。说明在这种检索任务里，LLaMA-7B已经够用了，盲目换更大的模型意义不大，还平白增加计算开销。

还有一个特别直观的观察就是，如果只用文本或者只用图片去做查询，生成的关键词其实很不一样。比如文本倾向于"racing"、"American"这种概念词，图片则倾向于"snowboarding"、"statue"、"toy"这种描述视觉物体的词。也就是说，不同模态确实关注点不同，单靠一个模态的信息根本搞不定，所以GeMKR用融合式处理是合理且必要的。

最后，作者做了几组case study（实际例子）也挺好玩的。

比如给一个问题“What sport can you use this for?”（这是什么运动用的？）加一张摩托越野的照片，GeMKR生成的知识线索是“motocross is a form of off-road motorcycle racing”，然后一查就精准对上了motocross相关文档。
还有“这是什么植物？”配一张椰子树照片，它能生成"palm trees are among the most exotic and recognizable foliage"这样的线索，完美命中。

可以看出来，它不光能做整体匹配，还能抓细节，做到真正意义上的“多模态细粒度对齐”。

总结一下，GeMKR这篇论文的亮点不在于它用了什么花哨的模型，而是流程彻底简化、小改动大收益、训练超高效、检索结果超稳健。核心理念就是：

1. 1. 大模型自己生成知识线索，不再搞复杂的retrieval模块。
2. 2. 小心地处理视觉信息，兼顾效率和细粒度。
3. 3. 约束式生成，保证线索和文档一一对应。
4. 4. 整个过程，重点是融合，检索只是辅助。

很典型的一种思路转变，从“识别和比对”走向了“生成和查找”，挺值得借鉴的。

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