혁신과 미래 방향
Multimodal RAG (MM-RAG)는 기존 텍스트 기반 RAG의 경계를 무너뜨립니다. 이미지 속의 도표, 영상 속의 대화, 복잡한 엑셀 테이블을 실시간으로 분석하고 생성 모델에 공급합니다.
텍스트 전용 RAG 대비 시각적 이해가 필요한 작업에서의 평균 성능 향상폭
Core Research Themes 2026
분류 체계 및 종합 연구
입출력 모달리티 조합을 체계화하고 에이전트 기반 접근을 검토하는 새로운 패러다임 제시.
도메인 특화 최적화
의료 VQA, 금융 문서 QA 등 특정 산업의 복잡한 데이터를 해결하기 위한 모달리티 인식 인덱싱.
멀티 에이전트 구조
에이전트 협력을 통한 동적 지식 통합 및 의도 인식 검색.
검색 vs 생성 트레이드오프
경량 프레임워크와 효율적 하드웨어 리소스 배분 연구.
평가 및 도전 과제
시각적 환각 방지 및 새로운 벤치마크 평가 지표 개발.
Latest Research Papers
2026년 멀티모달 RAG 생태계를 형성하고 있는 주요 논문들을 확인하세요.
Ask in Any Modality: A Comprehensive Survey
데이터셋, 벤치마크, 에이전트 기반 접근 및 견고성 향상을 포괄적으로 분석한 연구.
Survey & FrameworkA Survey of Multimodal RAG
시각적+텍스트 이해 시나리오에서 기존 RAG를 압도하는 MRAG의 필수 구성 요소 연구.
Essential Component AnalysisMasonNLP for Medical VQA
학습 없이도 경량 RAG를 통해 임상 이미지 및 텍스트 질의에서 우수한 성과를 거둔 실증 사례.
Healthcare DomainMultiFinRAG: Financial QA Framework
금융 문서의 테이블 및 그림 일괄 처리를 통한 고정밀 JSON 생성 및 요약 최적화.
19% Improvement over GPT-4oAll Combinations of Modalities
멀티모달 RAG의 모든 입력/출력 조합을 분석하여 유연한 패러다임의 미래 연구 방향 제시.
Modality CombinatoricsHM-RAG: Hierarchical Multi-Agent
계층적 멀티 에이전트 구조를 활용해 복잡한 인간-컴퓨터 상호작용의 효율성을 극대화한 프레임워크.
Agentic IntelligenceMIND-RAG: Context-Aware for Education
교육 과학 논문에 특화된 의도 인식 RAG 프레임워크로 복잡한 도표와 텍스트의 상관관계를 해석.
Education & Vision2026: 필수 기술로의 도약
Multimodal RAG는 더 이상 실험적인 개념이 아닙니다. 모달리티 간 통합, 도메인 최적화, 멀티 에이전트 협력을 통해 의료 진단, 금융 분석, 교육 지원 등 실세계 AI의 핵심 엔진으로 자리매김하였습니다. 향후 그래프 기반 지식 관리와 더욱 정교한 에이전트 결합이 가져올 AI의 진화를 주목하십시오.