多模态RAG（Multimodal Retrieval-Augmented Generation）是一种人工智能技术，它结合了检索增强生成（RAG）框架与多模态数据处理能力，能够从多种类型的数据源（如文本、图像、音频或视频）中检索相关信息，并基于这些信息生成更准确、上下文丰富的输出。这种方法不仅提升了模型的知识覆盖范围，还增强了其在复杂任务中的响应能力，避免了单一模态的局限性。
在AI产品开发的实际落地中，多模态RAG正广泛应用于智能客服、内容创作和教育工具等领域。例如，一款产品可以通过用户上传的图片和文本描述，检索知识库中的多模态数据，生成图文并茂的个性化报告或解答；随着GPT-4V和Claude等模型的演进，这项技术正推动产品智能化升级，帮助AI产品经理设计更具交互性和实用性的解决方案。
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