一個 RAG 搞定文字、圖片、表格與影片——UniversalRAG 模態路由設計深度解析
這篇文章是「Advanced RAG 架構思考」系列的第三篇技術解析，對應的綜述概覽在這裡。本篇聚焦 UniversalRAG（arXiv:2504.20734），解析模態差距問題的理論基礎、模態路由的設計邏輯，以及在 10 個 benchmark 上的全面驗證。
前言：一個問題，三種可能的答案來源 # 給你一個問題：「USNS Carl Brashear 軍艦下水典禮上懸掛的是什麼顏色的氣球？」
這個問題的答案，不在任何文字段落裡。答案在一張典禮現場的照片裡——紅色、白色和藍色。
如果你的 RAG 系統只有文字語料庫，它會努力搜尋、找到一些關於這艘船的文字描述，然後告訴你「藍色和金色的氣球」（海軍傳統顏色的語意聯想），或者直接說「文件中找不到相關資訊」。
如果你的系統有圖片語料庫，但架構是「把圖片和文字都放進同一個 Embedding 空間」呢？可能更糟——因為模態差距（Modality Gap），文字查詢會偏向文字結果，圖片的正確答案反而被壓制在排名後面。
這就是 KAIST 的 UniversalRAG（arXiv:2504.20734）試圖解決的問題。
同一個問題，三種架構給出不同結果 核心挑戰：模態差距的本質 # 左：統一 Embedding 方法偏向文字結果。右：UniversalRAG 路由器分配到正確模態空間（Modality Acc 95.28%） UniversalRAG 的最重要貢獻之一，是把「模態差距」這個現象做了精確的理論和實驗驗證。