多模态检索相关 AI 资讯 · AI 热点

7月14日

10:38

10:38

官方账号阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloud

精选72°

阿里云EMR Serverless StarRocks发布Lakehouse多模态混合检索功能，将全文搜索、标量搜索和向量搜索统一于单一SQL引擎。它直接在Paimon、Iceberg、Lance等数据湖格式上查询，无需数据迁移。支持列级写入更新嵌入或标签。内置AI函数可在SQL中生成嵌入。采用Serverless架构，按查询付费。适用于自动驾驶场景挖掘、RAG知识库和多模态电商搜索等场景。

AI产品 StarRocks Alibaba Cloud 多模态检索

推荐理由：阿里云把全文搜索、向量搜索和标量搜索统一成一个SQL，还能直接查数据湖格式，不用搬数据，搞RAG或搜索应用能省一大笔集成成本。

7月3日

05:45

05:45

官方一手marktechpost@Sana Hassan

该教程使用RAG-Anything在Google Colab中搭建多模态检索工作流。用户输入OpenAI API密钥后，生成含图表和PDF的合成报告，转换为content_list格式并注入检索系统。配置OpenAI chat/vision/embedding函数后，测试naive、local、global和hybrid四种检索模式。全流程覆盖文本、表格、方程和图像四类内容。

技巧 RAG-Anything Colab OpenAI

推荐理由：想搭多模态RAG？这个Colab教程带你用RAG-Anything处理文本、表格、方程和图像，还支持四种检索模式，上手超快。

6月19日

10:16

10:16

官方账号arXiv cs.AI@Yuhan Liu, Pei Fu, Hang Li, Yukun Qi, Chao Jiang, Jingwen Fu, Zhen Liu, Bin Qin, Zhenbo Luo, Jian Luan, Jingmin Xin

ELVA提出一种基于规则强化学习（RLVR）的框架，解决对比学习在多模态检索中的“粒度盲视”问题——模型忽略查询中的粒度信息。该方法不依赖奖励模型，通过规则奖励联合优化负样本排序并扩大正负样本相似度差距。为精准评估，作者引入新基准MRBench，专用于多粒度查询场景。ELVA在标准检索基准上达到最先进结果，并在MRBench上实现13.1%的提升。

AI模型 ELVA 多模态检索强化学习

推荐理由：这篇论文提出了ELVA，用强化学习思路改多模态检索，解决了对比学习忽略粒度的问题，还在新基准MRBench上提了13.1%，值得做检索方向的人看看。

6月18日

01:34

01:34

Milvus@milvusio

精选

Milvus在DocVQA上对比ColQwen（多向量）与Qwen3-VL-Embedding（稠密）的检索性能。精确搜索下，ColQwen3的nDCG@10为0.698，比稠密的0.521高17.7个百分点。近似搜索（LEMUR，ratio=5.0）中，ColQwen3得0.704，领先18.3点，且近似损失几乎为零。在MS MARCO等文本基准上，多向量优势被近似搜索抹平。多向量通过保留表格、图表等空间结构获得提升，适合发票、报告等视觉文档。

AI模型 ColQwen Qwen3-VL-Embedding Milvus

推荐理由：Milvus用ColQwen和Qwen3-VL-Embedding做了对比，发现多向量在检索带图表的文档时比稠密向量强近18个点，近似搜索不掉分。处理PDF或扫描件可以关注这个结果。

6月2日

10:21

10:21

Qdrant@qdrant_engine

Twelve Labs 的 James Le 将在 Vector Space Day 上展示如何正确构建多模态检索，从体育和音频的语义搜索到处理目标跟踪和高光生成的智能体工作流。视频是信息密度最高的模态，但大多数检索管道仍将其视为带图片的文本。该演讲将展示向量搜索的前沿方向，适合对多模态检索和智能体工作流感兴趣的开发者。

AI产品多模态检索向量搜索视频理解

推荐理由：多模态检索是当前向量搜索的关键突破点，做视频理解、智能体或搜索系统的团队值得关注这场演讲，看看 Twelve Labs 如何将视频从“带图片的文本”变成真正的语义搜索对象。