ViDoRAG – 通義聯合中科大、上交大推出的視覺文檔檢索增強生成框架

ViDoRAG是什么

ViDoRAG是由阿里巴巴通義實驗室與中國科學技術大學、上海交通大學共同開發的視覺文檔檢索增強生成框架。該框架利用多智能體協作及動態迭代推理技術，克服了傳統方法在處理復雜視覺文檔時面臨的檢索與推理的局限性。ViDoRAG通過高斯混合模型（GMM）實現多模態混合檢索策略，能夠動態調整檢索結果的數量，從而優化文本與視覺信息的整合。該框架包括三種智能體：Seeker、Inspector和Answer，分別負責快速篩選、詳細審查和最終答案的生成，通過迭代交互逐步提升答案的質量與一致性。ViDoRAG在ViDoSeek基準數據集上的表現顯著優于當前的方法，平均性能提升超過10%，展示了其在視覺文檔檢索與推理任務中的高效性和優越性。

ViDoRAG的主要功能

• 多模態檢索：結合視覺與文本信息，實現精準的文檔檢索。
• 動態迭代推理：通過多智能體協作（Seeker、Inspector、Answer Agent），逐步細化答案，提升推理的深度與準確性。
• 復雜文檔理解：支持單跳與多跳推理，能夠處理復雜的視覺文檔內容。
• 生成一致性保障：通過Answer Agent確保最終答案的準確性與一致性。
• 高效生成：動態調整檢索結果的數量，降低計算負擔，提升生成效率。

ViDoRAG的技術原理

• 多模態混合檢索：結合文本和視覺檢索結果，基于高斯混合模型（GMM）動態調整檢索結果的數量。GMM擬合查詢與文檔集合的相似度分布，從而動態確定最優檢索結果數量（Top-K），避免固定數量檢索引發的噪聲與計算開銷，有效整合視覺和文本信息，提升檢索精度，減少無關信息的干擾。
• 動態迭代推理框架：
  • Seeker Agent：負責快速篩選相關的圖像或文檔片段，提供全局線索。
  • Inspector Agent：對篩選結果進行詳細審查，提供反饋或初步答案。
  • Answer Agent：整合Inspector的初步答案，驗證一致性并生成最終答案。
• 粗到細的生成策略：從全局視角出發，逐步聚焦于局部細節，通過多智能體協作實現從粗到細的生成過程，減少無關信息的干擾，增強生成效率與準確性。
• 推理能力激活：基于迭代推理與多智能體的協作，激活模型的推理能力，特別是在處理復雜視覺文檔時，提升模型在多跳推理與復雜文檔理解任務中的表現。
• 動態檢索長度調整：基于GMM動態調整檢索結果數量，避免固定Top-K值的局限性，降低計算開銷，提升檢索效率與生成質量。

ViDoRAG的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/Alibaba-NLP/ViDoRAG
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.18017

ViDoRAG的應用場景

• 教育領域：幫助學生與教師快速檢索教材中的圖表、數據和文字內容，生成精準的解答與知識點總結。
• 金融行業：從財務報告和市場研究文檔中提取關鍵數據與圖表，生成分析報告，輔助投資決策。
• 醫療健康：快速定位醫學文獻中的圖表和數據，輔助醫生進行研究或生成患者教育材料。
• 法律行業：從法律文件中檢索相關條款和案例圖表，幫助律師分析案件或準備文件。
• 企業知識管理：從內部文檔中提取關鍵信息，快速回應員工查詢，生成項目報告或風險分析。

常見問題

• ViDoRAG的主要優勢是什么？ ViDoRAG通過多模態混合檢索和動態迭代推理，顯著提高了在復雜視覺文檔處理中的效率和準確性。
• 該技術適用于哪種類型的文檔？ ViDoRAG適用于各種復雜的視覺文檔，包括教育材料、財務報告、醫學文獻和法律文件等。
• 如何訪問ViDoRAG的資源？ 用戶可以通過其GitHub倉庫和arXiv技術論文來獲取ViDoRAG的相關資源和文檔。