在当今信息环境中,单一模态的检索已无法满足人们的需求。随着图像、视频、音频以及文本等多模态数据的高速增长与普及,知识的呈现方式不再局限于纯文本,更多地以丰富的多模态形式存在。从医学影像到工业监控,从视频课程到社交媒体,核心信息往往蕴含在多模态内容的交叉中。传统的文本检索无法充分利用这些异质信息,导致知识获取存在片面与缺失。多模态RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统正是在这一背景下显得愈发重要。它能够跨模态整合信息,提升知识覆盖率与语义理解能力,为用户提供更准确、更全面的回答与洞察。这不仅是技术演进的趋势,更是应对现实复杂信息环境的必然选择。