VRAG-RL：阿里开源多模态RAG推理框架，视觉信息理解与生成的“新引擎”！
阿里巴巴通义大模型团队推出VRAG-RL多模态RAG推理框架，通过视觉感知驱动和强化学习优化提升VLMs处理视觉丰富信息的能力。支持多轮交互、动态调整策略等，应用场景包括智能文档问答、视觉信息检索、多模态内容生成等。
VRAG-RL
视觉感知驱动的多模态推理：阿里通义提出VRAG-RL，定义下一代检索增强生成
VRAG-RL 是一种基于强化学习的视觉检索增强生成方法，通过引入多模态智能体训练，实现了视觉语言模型在检索、推理和理解复杂视觉信息方面的显著提升。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
最新研究成果VRAG-RL通过引入强化学习和多模态智能体训练，解决视觉丰富信息检索增强生成任务中的挑战，显著提升了视觉语言模型在检索、推理和理解视觉信息方面的能力。