M$^3$KG-RAG：多跳多模态知识图谱增强检索增强生成

本文介绍了M$^3$KG-RAG，一个结合了多跳推理、多模态数据和知识图谱的系统，以改进语言模型的检索增强生成（RAG）。重点是通过利用结构化知识和多样化的数据类型来提高生成文本的准确性和相关性。多跳推理的使用表明试图解决需要多个推理步骤的复杂查询。多模态数据（可能是图像、音频等）的集成表明向更全面和上下文丰富的的信息检索迈进。该论文可能详细介绍了该系统的架构、训练方法和评估指标。

• •M$^3$KG-RAG是一个用于改进检索增强生成（RAG）的系统。
• •它使用多跳推理、多模态数据和知识图谱。
• •目标是提高生成文本的准确性和相关性。