UniversalRAG: Retrieval-Augmented Generation over Corpora of Diverse Modalities and Granularities

En 3 lignesUniversalRAG étend la génération augmentée par récupération (RAG) à des corpus hétérogènes multi-modaux (texte, images, vidéos) avec granularités variables. Le framework propose un routage conscient de la modalité pour éviter le biais intra-modal et récupérer dynamiquement dans le corpus approprié. Validation sur 10 benchmarks multi-modaux.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain