纸巾，湿纸巾，消毒湿巾，干巴的沾水洗脸巾，牙膏牙刷，一小瓶漱口水，洗发水小样，沐浴露一小瓶，洗面奶一小个，面霜，仨面膜，防晒霜。

拖鞋，一次性纸杯几个，洗完澡的毛巾。

自我评价

-学习能力：对于新的领域保持好奇心，具有较强的学习能力，能够快速掌握新的知识。

-沟通能力：沟通能力强，能够掌握沟通技巧，善于维护各方关系并进行跨部门协作。

基于大语言模型（LLM）的英文文献解析

-选取大量专业领域的英文文献数据进行处理，使用Python对数据进行分模块读取。

-特征提取，将所有元素转换为向量，构建专业领域的向量知识库。

-通过chatbot模式，进行模型优化，检验模型是否能调用专业领域向量数据库回答专

业性问题和时效性问题的有效性。

总之，我们的贡献如下：我们将多模态的检索增强生成技术确立为随着近来词法管理领域的进步而出现的一组重要方法。对于常见的模式，我们对研究论文进行了深入评述，分析了它们之间的内在联系和共同面临的挑战。我们对未来的发展方向进行了翔实的分析，其中可能包含应对当前许多挑战的有前途的解决方案。2定义和背景为了更好地了解激发多模态检索增强的现状和进展，我们首先定义并讨论了两个关键概念的背景：多模态学习和检索增强生成（RAG）。2.1多模态学习多模态学习是指学习不同模态数据的统一表征。它的目的是提取互补信息，以促进合成任务的完成（Baltrusaitisetal.Baltrusaitisetal.,2018;Gaoetal.,2020).在这项调查中，我们包括了所有格式不同于自然语言的模式，其中包括图像、代码、结构化知识（如......例如表、知识图谱）、音频和视频。

3多模态检索-增强生成每种模式都有不同的检索和合成程序、目标任务和挑战。因此，我们按图像、代码、结构化知识、音频和视频等模式对相关方法进行分组讨论。3.1图像预训练模型的最新进展为一般图像-文本多模态模型提供了启示。