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中提取相關隱式信息。即插即用
利用
根據初始問題定位相關部分。然後，它對檢索到的圖像補丁執行圖像標題處理，以獲取增強上下文。除了純文本增強上
同時檢索文本和圖像數據，並將圖像作為視覺標記。ramm(玉an
et
al.,
2023)
檢索類似的生物醫學圖像和標題，並通過不同的網絡對其進行編碼。圖像標題
生成多種風格的標題、
周和龍
(2023)在生成標題前使用了一種風格感知視覺編碼器來檢索圖像內容。除了對視覺信息進行簡單的編碼外，cho
等人還使用了視覺編碼器、
cho
et
al.
(2022)
進一步使用圖像-文本對之間的多模態相似性作為獎勵函數來訓練更精細的字幕模型。除了檢索圖像元素外、
過檢索新聞文章中的視覺基礎實體來處理新聞圖片標題。視覺基礎對話lee
et
al.,
2021b)
要求檢索視覺信息以生成相關的對話回複。fan
et
al.
(2021)用基於
knn
的信息獲取（kif）模塊增強了生成模型，該模塊可檢索圖像和維基知識。梁等人
(2021)從圖像索引中檢索與對話框相關的圖像，作為響應生成器的基礎。shen
等人
(2021)訓練了一個單詞-圖像映射模型來檢索反應的視覺印象，然後使用文本和視覺信息生成反應。文本生成
對於一般的文本生成任務，圖像檢索也可以幫助擴展上下文。楊等人
(2022a）通過檢索現有圖像和合成新生成的圖像來增強文本模型的
"想象力"。因此，為語言模型注入想象力可以提高許多下遊自然語言任務的性能。類似的例子還有
zhu
等人
(2023)將
"想象力
"。
增強與合成圖像和檢索圖像進行了比較，認為機器生成的圖像由於更好地考慮了上下文，可以提供更好的指導。此外，fang
和
feng
等人的研究也證明了這一點、
fang
和
feng
(2022)表明，通過檢索短語級彆的視覺信息，機器翻譯可以得到顯著改善，尤其是在文本上下文有限的情況下。圖像
rag
還能幫助醫療報告生成等低資源任務。
可以生成圖像和文本的混合物。它表明，在知識密集型生成任務中，檢索增強圖像生成的效果要好得多，並開辟了多模態上下文學習等新功能。3.2代碼軟件開發人員試圖從大量可用資源中搜索相關信息，以提高工作效率。未知術語的解釋、可重複使用的代碼補丁以及常見程序錯誤的解決方案等。xia
et
al.,
2017).
在
nlp
深度學習進展的啟發下，通用檢索-增強生成範式已使包括代碼補全在內的各種代碼智能任務受益匪
同時考慮了未完成代碼片段的詞彙和語義
信息，利用混合技術將基於詞彙的稀疏檢索器和基於語義的密集檢索器結合起來。首先，混合檢索
器根據給定的未完成代碼從代碼庫中搜索相關代碼。然後，將未完成代碼與檢索結果連接起來，並
由自動回歸代碼完成生成器根據它們生成完成代碼。為了處理項目關係，