M$^3$KG-RAG: Multi-hop Multimodal Knowledge Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2512.20136v1 📥 PDF

作者: Hyeongcheol Park, Jiyoung Seo, Jaewon Mun, Hogun Park, Wonmin Byeon, Sung June Kim, Hyeonsoo Im, JeungSub Lee, Sangpil Kim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-12-23

💡 一句话要点

提出M$^3$KG-RAG，通过多跳多模态知识图谱增强检索增强生成，提升MLLM在视听领域的推理和 grounding 能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 知识图谱 检索增强生成 多跳推理 视听理解

📋 核心要点

  1. 现有MMKG在视听领域存在模态覆盖不足和多跳连接性有限的问题，限制了多模态RAG的性能。
  2. M$^3$KG-RAG通过构建多跳MMKG并引入GRASP机制，实现了更精确的知识检索和冗余信息的过滤。
  3. 实验结果表明，M$^3$KG-RAG显著提升了MLLM在多模态推理和 grounding 方面的能力，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

检索增强生成(RAG)最近扩展到多模态设置，将多模态大型语言模型(MLLM)与海量的外部知识语料库（如多模态知识图谱(MMKG)）连接起来。尽管取得了进展，但视听领域的多模态RAG仍然面临挑战，原因在于：1)现有MMKG的模态覆盖范围和多跳连接性有限；2)仅基于共享多模态嵌入空间中的相似性进行检索，无法过滤掉离题或冗余的知识。为了解决这些限制，我们提出了M$^3$KG-RAG，一种多跳多模态知识图谱增强的RAG，它从MMKG中检索与查询对齐的视听知识，从而提高MLLM的推理深度和答案的忠实性。具体来说，我们设计了一个轻量级的多智能体流水线来构建多跳MMKG (M$^3$KG)，其中包含上下文丰富的多模态实体三元组，从而能够基于输入查询进行模态检索。此外，我们引入了GRASP (Grounded Retrieval And Selective Pruning)，它确保了对查询的精确实体 grounding，评估了答案支持的相关性，并修剪冗余上下文，只保留生成响应所需的知识。在各种多模态基准上的大量实验表明，与现有方法相比，M$^3$KG-RAG显著增强了MLLM的多模态推理和 grounding 能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态RAG在视听领域面临的知识覆盖不足和检索精度不高的问题。现有方法依赖于有限的MMKG，并且检索过程容易引入无关或冗余信息，导致MLLM的推理能力受限。

核心思路：论文的核心思路是通过构建更全面、连接性更强的多跳MMKG，并结合精确的实体 grounding 和选择性剪枝策略，来提升检索的准确性和效率，从而增强MLLM的多模态推理能力。

技术框架：M$^3$KG-RAG包含两个主要模块：1) 多跳MMKG (M$^3$KG) 构建模块，采用多智能体流水线，从多源数据中提取上下文丰富的多模态实体三元组；2) GRASP (Grounded Retrieval And Selective Pruning) 模块，用于对查询进行实体 grounding，评估知识的相关性，并剪枝冗余信息。整个流程是：输入查询 -> M$^3$KG检索 -> GRASP处理 -> MLLM生成答案。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了轻量级的多智能体流水线，用于构建多跳MMKG，扩展了知识覆盖范围和连接性；2) 引入了GRASP机制，通过实体 grounding 和选择性剪枝，提高了检索的精度和效率。与现有方法相比，M$^3$KG-RAG能够更有效地利用外部知识，提升MLLM的推理能力。

关键设计：多智能体流水线包含多个agent，分别负责从不同模态的数据中提取实体和关系。GRASP模块使用预训练模型进行实体 grounding，并设计了相关性评估函数来衡量知识与查询的相关性。剪枝策略基于相关性得分，移除冗余或无关的知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，M$^3$KG-RAG在多个多模态基准测试中显著优于现有方法。例如，在XXX数据集上，M$^3$KG-RAG的准确率提高了XX%，F1值提高了YY%。这些结果证明了M$^3$KG-RAG在多模态推理和 grounding 方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、视听内容理解、机器人导航等领域。例如，在智能客服中，可以利用M$^3$KG-RAG从海量知识库中检索相关信息，为用户提供更准确、更全面的答案。在机器人导航中，可以帮助机器人理解周围环境，并做出更合理的决策。未来，该技术有望在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Retrieval-Augmented Generation (RAG) has recently been extended to multimodal settings, connecting multimodal large language models (MLLMs) with vast corpora of external knowledge such as multimodal knowledge graphs (MMKGs). Despite their recent success, multimodal RAG in the audio-visual domain remains challenging due to 1) limited modality coverage and multi-hop connectivity of existing MMKGs, and 2) retrieval based solely on similarity in a shared multimodal embedding space, which fails to filter out off-topic or redundant knowledge. To address these limitations, we propose M$^3$KG-RAG, a Multi-hop Multimodal Knowledge Graph-enhanced RAG that retrieves query-aligned audio-visual knowledge from MMKGs, improving reasoning depth and answer faithfulness in MLLMs. Specifically, we devise a lightweight multi-agent pipeline to construct multi-hop MMKG (M$^3$KG), which contains context-enriched triplets of multimodal entities, enabling modality-wise retrieval based on input queries. Furthermore, we introduce GRASP (Grounded Retrieval And Selective Pruning), which ensures precise entity grounding to the query, evaluates answer-supporting relevance, and prunes redundant context to retain only knowledge essential for response generation. Extensive experiments across diverse multimodal benchmarks demonstrate that M$^3$KG-RAG significantly enhances MLLMs' multimodal reasoning and grounding over existing approaches.