Windsock is Dancing: Adaptive Multimodal Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2510.22694v1 📥 PDF

作者: Shu Zhao, Tianyi Shen, Nilesh Ahuja, Omesh Tickoo, Vijaykrishnan Narayanan

分类: cs.CV, cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-10-26

备注: Accepted at NeurIPS 2025 UniReps Workshop

💡 一句话要点

Windsock：自适应多模态检索增强生成方法，提升多模态大语言模型性能。

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

关键词: 多模态检索增强生成 自适应检索 模态选择 指令调优 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有MRAG方法在检索时机、模态选择和信息利用方面存在不足，导致生成质量受限且计算开销大。
  2. Windsock通过查询依赖的模块动态决策检索必要性和模态选择，DANCE指令调优增强模型对噪声的鲁棒性。
  3. 实验表明，该方法在提升生成质量的同时，有效降低了检索时间，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态检索增强生成(MRAG)通过整合外部知识库的非参数知识，已成为生成多模态大语言模型(MLLM)的真实和最新响应的一种有前景的方法。然而，现有的MRAG方法存在静态检索策略、不灵活的模态选择以及对检索信息利用不足的问题，导致三个关键挑战：确定何时检索、整合何种模态以及如何有效地利用检索信息。为了应对这些挑战，我们引入了Windsock，一个查询相关的模块，可以决定检索的必要性和模态选择，从而有效地减少计算开销并提高响应质量。此外，我们提出了动态抗噪(DANCE)指令调优，这是一种自适应训练策略，可以增强MLLM利用检索信息的能力，同时保持对噪声的鲁棒性。此外，我们采用了一种利用MLLM内部知识的自我评估方法，将问答数据集转换为MRAG训练数据集。大量的实验表明，我们提出的方法显著提高了生成质量17.07%，同时减少了8.95%的检索时间。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态检索增强生成（MRAG）方法面临三个主要问题：一是静态的检索策略无法根据查询动态调整；二是模态选择不灵活，无法根据问题选择合适的模态信息；三是对检索到的信息利用不足，容易受到噪声干扰。这些问题导致生成质量下降，计算开销增加。

核心思路：论文的核心思路是使MRAG过程更加自适应和智能。通过引入查询依赖的模块Windsock，动态决定何时进行检索以及选择何种模态的信息。同时，采用动态抗噪（DANCE）指令调优，提高模型对检索信息的利用率和抗噪能力。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) Windsock模块：根据输入查询，动态决定是否进行检索以及选择何种模态的信息；2) 检索模块：根据Windsock的决策，从外部知识库中检索相关信息；3) 多模态大语言模型（MLLM）：将检索到的信息与原始输入结合，生成最终的答案。DANCE指令调优用于训练MLLM，提高其利用检索信息的能力。

关键创新：论文的关键创新在于Windsock模块和DANCE指令调优。Windsock模块实现了查询依赖的动态检索和模态选择，避免了不必要的检索和模态信息的引入。DANCE指令调优通过自适应的训练策略，提高了模型对检索信息的利用率和抗噪能力，使得模型能够更好地利用检索到的信息。

关键设计：Windsock模块的具体实现细节未知，但其核心在于学习一个策略网络，根据输入查询的特征，预测检索的必要性和模态选择。DANCE指令调优的具体实现细节也未知，但其核心在于设计一种自适应的损失函数，根据检索信息的质量动态调整训练权重，从而提高模型对高质量检索信息的利用率，并降低噪声信息的干扰。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的Windsock方法在生成质量上提升了17.07%，同时减少了8.95%的检索时间。这些数据表明，该方法在提高生成质量的同时，有效降低了计算开销，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、多模态对话机器人、内容创作等领域。通过动态检索和模态选择，可以提高生成内容的准确性和相关性，提升用户体验。未来，该方法有望扩展到更多模态和更复杂的任务中，例如视频理解和跨模态推理。

📄 摘要（原文）

Multimodal Retrieval-Augmented Generation (MRAG) has emerged as a promising method to generate factual and up-to-date responses of Multimodal Large Language Models (MLLMs) by incorporating non-parametric knowledge from external knowledge bases. However, existing MRAG approaches suffer from static retrieval strategies, inflexible modality selection, and suboptimal utilization of retrieved information, leading to three critical challenges: determining when to retrieve, what modality to incorporate, and how to utilize retrieved information effectively. To address these challenges, we introduce Windsock, a query-dependent module making decisions on retrieval necessity and modality selection, effectively reducing computational overhead and improving response quality. Additionally, we propose Dynamic Noise-Resistance (DANCE) Instruction Tuning, an adaptive training strategy that enhances MLLMs' ability to utilize retrieved information while maintaining robustness against noise. Moreover, we adopt a self-assessment approach leveraging knowledge within MLLMs to convert question-answering datasets to MRAG training datasets. Extensive experiments demonstrate that our proposed method significantly improves the generation quality by 17.07% while reducing 8.95% retrieval times.