ViDoRAG – 通義聯(lián)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(xué)技術(shù)大學(xué)、上海交通大學(xué)共同開發(fā)的視覺文檔檢索增強生成框架。該框架利用多智能體協(xié)作及動態(tài)迭代推理技術(shù)，克服了傳統(tǒng)方法在處理復(fù)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(xiàn)多模態(tài)混合檢索策略，能夠動態(tài)調(diào)整檢索結(jié)果的數(shù)量，從而優(yōu)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(fù)責(zé)快速篩選、詳細(xì)審查和最終答案的生成，通過迭代交互逐步提升答案的質(zhì)量與一致性。ViDoRAG在ViDoSeek基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)顯著優(yōu)于當(dāng)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(wù)中的高效性和優(yōu)越性。

ViDoRAG的主要功能

• 多模態(tài)檢索：結(jié)合視覺與文本信息，實現(xiàn)精準(zhǔn)的文檔檢索。
• 動態(tài)迭代推理：通過多智能體協(xié)作（Seeker、Inspector、Answer Agent），逐步細(xì)化答案，提升推理的深度與準(zhǔn)確性。
• 復(fù)雜文檔理解：支持單跳與多跳推理，能夠處理復(fù)雜的視覺文檔內(nèi)容。
• 生成一致性保障：通過Answer Agent確保最終答案的準(zhǔn)確性與一致性。
• 高效生成：動態(tài)調(diào)整檢索結(jié)果的數(shù)量，降低計算負(fù)擔(dān)，提升生成效率。

ViDoRAG的技術(shù)原理

• 多模態(tài)混合檢索：結(jié)合文本和視覺檢索結(jié)果，基于高斯混合模型（GMM）動態(tài)調(diào)整檢索結(jié)果的數(shù)量。GMM擬合查詢與文檔集合的相似度分布，從而動態(tài)確定最優(yōu)檢索結(jié)果數(shù)量（Top-K），避免固定數(shù)量檢索引發(fā)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(guān)信息的干擾。
• 動態(tài)迭代推理框架：
  • Seeker Agent：負(fù)責(zé)快速篩選相關(guān)的圖像或文檔片段，提供全局線索。
  • Inspector Agent：對篩選結(jié)果進行詳細(xì)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(xì)的生成策略：從全局視角出發(fā)，逐步聚焦于局部細(xì)節(jié)，通過多智能體協(xié)作實現(xiàn)從粗到細(xì)的生成過程，減少無關(guān)信息的干擾，增強生成效率與準(zhǔn)確性。
• 推理能力激活：基于迭代推理與多智能體的協(xié)作，激活模型的推理能力，特別是在處理復(fù)雜視覺文檔時，提升模型在多跳推理與復(fù)雜文檔理解任務(wù)中的表現(xiàn)。
• 動態(tài)檢索長度調(diào)整：基于GMM動態(tài)調(diào)整檢索結(jié)果數(shù)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(zhì)量。

ViDoRAG的項目地址

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

ViDoRAG的應(yīng)用場景

• 教育領(lǐng)域：幫助學(xué)生與教師快速檢索教材中的圖表、數(shù)據(jù)和文字內(nèi)容，生成精準(zhǔn)的解答與知識點總結(jié)。
• 金融行業(yè)：從財務(wù)報告和市場研究文檔中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)與圖表，生成分析報告，輔助投資決策。
• 醫(yī)療健康：快速定位醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中的圖表和數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行研究或生成患者教育材料。
• 法律行業(yè)：從法律文件中檢索相關(guān)條款和案例圖表，幫助律師分析案件或準(zhǔn)備文件。
• 企業(yè)知識管理：從內(nèi)部文檔中提取關(guān)鍵信息，快速回應(yīng)員工查詢，生成項目報告或風(fēng)險分析。

常見問題

• ViDoRAG的主要優(yōu)勢是什么？ ViDoRAG通過多模態(tài)混合檢索和動態(tài)迭代推理，顯著提高了在復(fù)雜視覺文檔處理中的效率和準(zhǔn)確性。
• 該技術(shù)適用于哪種類型的文檔？ ViDoRAG適用于各種復(fù)雜的視覺文檔，包括教育材料、財務(wù)報告、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)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(shù)論文來獲取ViDoRAG的相關(guān)資源和文檔。