M2RAG

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M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。它通过多模态检索文档来回答问题，评估多模态大语言模型（MLLMs）在利用多模态上下文知识方面的能力。该模型在图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排等任务上进行了评估，旨在提升模型在多模态上下文学习中的有效性。M2RAG为研究人员提供了一个标准化的测试平台，有助于推动多模态语言模型的发展。

M2RAG是什么

M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成基准测试代码库。它帮助研究者和开发者评估多模态大语言模型（MLLMs）在利用图像和文本等多模态信息的能力。通过标准化的测试平台，M2RAG促进多模态语言模型的发展，涵盖图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排等任务。

M2RAG的主要功能

M2RAG的核心功能是为多模态大语言模型提供一个标准化的基准测试环境。它支持多种任务，包括：图像描述（根据图像生成描述文本）、多模态问答（根据图像和文本信息回答问题）、事实验证（验证图像和文本信息的一致性）以及图像重排（根据语义对图像进行排序）。此外，M2RAG还提供多模态检索增强指令微调（MM-RAIT）方法，以提升模型的性能。

如何使用M2RAG

M2RAG是一个开源项目，用户可以通过GitHub获取代码和数据集。使用步骤如下：

1. 克隆代码库：git clone https://github.com/NEUIR/M2RAG
2. 安装依赖：根据requirements.txt安装必要的Python包。
3. 准备数据集：下载M2RAG数据集或自行构建，并放置在data文件夹中。
4. 编码测试集查询和多模态语料库：运行script/get_embed_test.sh。
5. 检索最相关的多模态文档：运行script/retrieval_test.sh。
6. 使用检索到的文档进行零样本推理：运行script/inference_cpmv.sh或script/inference_qwen.sh。
7. 图像重排任务评估：运行script/compute_ppl_minicpmv.sh或script/compute_ppl_qwen2vl.sh。
8. 使用src/evaluation中的脚本评估生成任务的性能。

M2RAG兼容多种预训练模型，如MiniCPM-V 2.6和Qwen2-VL，并支持零样本和微调两种设置。

M2RAG的产品价格

M2RAG是一个开源项目，完全免费。

M2RAG常见问题

M2RAG支持哪些类型的多模态数据？ M2RAG目前主要支持图像和文本数据的结合。

如果我的数据集与M2RAG提供的不同，该如何处理？ M2RAG的代码设计具有较好的扩展性，你可以根据自己的数据集修改代码中的数据加载和预处理部分。

M2RAG的评估指标有哪些？ M2RAG提供多种评估指标，具体取决于不同的任务，例如图像描述任务可能使用BLEU或ROUGE分数，而多模态问答任务可能使用准确率和F1分数等。

M2RAG官网入口网址

https://github.com/NEUIR/M2RAG

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