Vision Search Assistant（VSA）是一款創新的框架，通過結合視覺語言模型（VLMs）與網絡代理，顯著提高了模型對未知視覺內容的解析能力。該工具利用互聯網檢索，能夠處理和解答關于未見圖像的相關問題，展現出在開放集和封閉集問答測試中的卓越表現，超越了包括LLaVA-1.6-34B、Qwen2-VL-72B和InternVL2-76B等多個同類模型。VSA可廣泛應用于現有的VLMs，增強其對新圖像和的處理能力。

Vision Search Assistant是什么

Vision Search Assistant（VSA）是一種前沿技術框架，它將視覺語言模型（VLMs）與網絡代理結合在一起，以提升模型理解未知視覺內容的能力。通過互聯網檢索，VSA能夠有效處理并回答關于未見圖像的問題。在開放集和封閉集問答測試中，VSA的表現遠超其他模型，如LLaVA-1.6-34B、Qwen2-VL-72B和InternVL2-76B。此工具適用于各類現有VLMs，能夠顯著增強其處理新視覺內容和的能力。

主要功能

• 視覺內容描述：識別圖像中的重要對象，并生成相關的描述，整體考慮對象之間的關聯性，這一過程被稱為相關表述（Correlated Formulation）。
• 網絡知識檢索：利用一種稱為“Chain of Search”的迭代算法，生成多個子問題，通過網絡代理搜索相關信息，以獲取與用戶提問和圖像內容相關的知識。
• 協同生成：結合原始圖像、用戶問題、相關表述及通過網絡搜索獲取的信息，利用VLM生成最終答案。
• 多模態搜索引擎：將任意VLM轉換為能夠理解和回應視覺內容的多模態自動搜索引擎。
• 實時信息獲取：通過網絡代理的實時信息訪問能力，VLM能夠獲取最新的網絡數據，從而提高回答的準確性。
• 開放世界檢索增強生成：基于互聯網檢索，增強VLMs處理新視覺內容的能力，使其能夠回答關于未見過的圖像或新概念的問題。

技術原理

• 視覺內容識別與描述：通過VLM對輸入圖像進行分析，識別出圖像中的關鍵對象，并生成描述文本。
• 相關性分析：為單個對象生成描述，并分析對象之間的相關性，形成綜合考慮這些關系的文本表示，即相關表述。
• 子問題生成：基于用戶提問和相關表述，VSA利用大型語言模型（LLM）生成一系列子問題，指導搜索過程，找到更具體的信息。
• 網絡搜索與知識整合：依托網絡代理執行子問題搜索，分析搜索引擎返回的網頁，提取并總結相關信息，形成網絡知識。
• 迭代搜索過程：運用“Chain of Search”算法，通過迭代過程逐步細化搜索，獲取更加豐富和準確的網絡知識。

項目地址

• 項目官網：cnzzx.github.io/VSA
• GitHub倉庫：https://github.com/cnzzx/VSA
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.21220

應用場景

• 圖像識別與搜索：用戶可以上傳圖片，識別其中的內容并提供相關信息，例如識別歷史人物、地標、動植物種類等。
• 新聞分析：分析新聞圖片，提供的背景、參與者信息及影響，幫助用戶快速了解新聞的全貌。
• 教育與學習：在教育領域中，輔助學習，例如解釋科學概念、歷史，或提供語言學習中的視覺支持。
• 電子商務：在電商平臺，基于圖像搜索幫助用戶找到所需商品，或提供商品的詳細信息和評價。
• 旅游規劃：用戶上傳旅游目的地的圖片，獲取景點介紹、旅游攻略及文化背景等信息，以輔助用戶規劃行程。

常見問題

• VSA如何提升圖像理解能力？：VSA通過結合視覺語言模型與網絡代理，利用互聯網檢索，能夠針對未知圖像進行有效的分析與回答。
• 使用VSA需要哪些技術要求？：用戶只需具備基本的互聯網訪問能力，無需復雜的技術背景即可使用此工具。
• VSA支持哪些類型的圖像？：VSA能夠處理各種類型的圖像，包括但不限于人物、風景、物品等。