다중 모달 리트리벌-오거멘티드 제너레이션 (MRAG) 은 다중 모달 대형 언어 모델 (MLLMs) 의 핵심 한계인 환각 현상과 구식 지식 등의 문제를 해결합니다. 그러나 현재의 MRAG 시스템은 검색된 다중 모달 데이터가 답변의 의미적 핵심을 진정으로 지원하는지, 아니면 단순히 표면적인 관련성을 제공하는지를 구분하는 데 어려움을 겪습니다. 기존 지표들은 종종 휴리스틱 기반의 위치 중심 신뢰도를 의존하여 다중 모달 엔티티의 정보 밀도를 포착하지 못합니다. 이를 해결하기 위해 우리는 검색된 증거의 기여도를 정량화하는 의미 인식 (semantic-aware) 지표인 다중 모달 증거 기반 (Multi-modal Evidence Grounding, MEG) 을 제안합니다. 표준 신뢰도 측정과 달리 MEG 는 답변의 의미적 핵심을 더 잘 포착하는 고-IDF 정보 전달 토큰에 초점을 맞춘 'Semantic Certainty Anchoring'을 활용합니다. MEG 를 기반으로 하여 우리는 검색된 증거를 정답의 의미 앵커 (semantic anchors) 와 정렬하도록 다중 모달 리랭커를 훈련하는 MEG-RAG 프레임워크를 소개합니다. 토큰 확률 분포가 아닌 의미 기반 정렬에 따라 고 가치 콘텐츠를 우선시함으로써, MEG-RAG 는 생성된 출력의 정확도와 다중 모달 일관성을 향상시킵니다. M$^2$RAG 벤치마크에서 수행한 광범위한 실험 결과, MEG-RAG 는 강력한 베이스라인을 일관되게 능가하며 다양한 티처 모델 (teacher models) 에서 견고한 일반화 성능을 보여줍니다.