中国科学院自动化研究所联合武汉人工智能研究院，正式发布了紫东太初多模态检索增强生成框架 ——Taichu-mRAG。这一创新框架的问世，为多模态AI技术的发展注入了新的活力，有望在内容理解与生成领域实现重大突破。
Taichu-mRAG 框架建立在统一多模态细粒度检索引擎和紫东太初多模态大模型的基础之上。统一多模态细粒度检索引擎能够高效整合图像、文本、音频等不同形式的信息，打破模态之间的壁垒，实现跨模态的信息协同感知。以图像检索为例，以往传统的图像检索系统可能仅能根据图像的视觉特征进行匹配，而 Taichu-mRAG 的检索引擎不仅能识别图像中的视觉元素，还能关联与之相关的文本描述、语义信息等，极大地提高了检索的精准度与全面性，让用户能够快速获取到真正符合需求的图像资源。
紫东太初多模态大模型作为框架的另一核心支撑，其在多模态信息处理方面具备强大的能力。该模型能够对多种模态的数据进行深度理解与分析，在此基础上，Taichu-mRAG致力于提升内容理解与生成质量，实现对多模态信息的协同感知、精准检索与深度推理问答。在深度推理问答环节，当用户提出一个涉及多模态信息的复杂问题时，比如 “请描述这幅画中场景在文学作品中的常见描绘方式，并分析相关音乐作品可能营造的氛围”，Taichu-mRAG可以利用多模态大模型对图像、文学文本、音乐等多方面知识的理解，进行逻辑推理，给出条理清晰、内容丰富的回答，其生成的内容更加符合人类的思维逻辑，切实满足用户的复杂需求。
紫东太初项目是中国科学院自动化研究所与武汉人工智能研究院的合作结晶。自紫东太初多模态大模型推出以来，便在多模态信息处理领域崭露头角，2024年3月5日推出的紫东太初2.0升级版，更是在原有文本、图像、语音三模态的基础上，新增视频、传感信号、3D点云等模态数据，极大地拓展了模型的应用范围，使其在文本创作、多轮问答、绘画作诗、代码生成、数学计算、逻辑推理等多个方面表现出色，具备更强的全模态理解、生成、关联能力。此次Taichu-mRAG框架的发布，是双方在多模态技术领域的又一重大进展，标志着我国在多模态AI技术研发上持续走在前列。
从应用场景来看，Taichu-mRAG具有广阔的应用前景。在教育领域，教师可以借助该框架，根据不同模态的教学资源，如文字教材、教学视频、音频讲解等，为学生精准定制个性化的学习方案，帮助学生更好地理解复杂知识；医疗行业中，医生能够利用Taichu-mRAG快速检索患者的病历资料，包括影像图像、文字诊断记录、语音医嘱等多模态信息，从而更全面、准确地做出诊断决策；在智能客服场景下，客服机器人可以通过对用户输入的文本、语音，甚至上传的图片等多模态信息的协同感知与深度理解，为用户提供更加贴心、高效的服务，快速解决用户问题。
