Vision Search Assistant：结合视觉语言模型与网络代理搜索技术的开源框架研究

Vision Search Assistant（VSA）是一款创新的框架，通过结合视觉语言模型（VLMs）与网络代理，显著提高了模型对未知视觉内容的解析能力。该工具利用互联网检索，能够处理和解答关于未见图像的相关问题，展现出在开放集和封闭集问答测试中的卓越表现，超越了包括LLaVA-1.6-34B、Qwen2-VL-72B和InternVL2-76B等多个同类模型。VSA可广泛应用于现有的VLMs，增强其对新图像和的处理能力。

Vision Search Assistant是什么

Vision Search Assistant（VSA）是一种前沿技术框架，它将视觉语言模型（VLMs）与网络代理结合在一起，以提升模型理解未知视觉内容的能力。通过互联网检索，VSA能够有效处理并回答关于未见图像的问题。在开放集和封闭集问答测试中，VSA的表现远超其他模型，如LLaVA-1.6-34B、Qwen2-VL-72B和InternVL2-76B。此工具适用于各类现有VLMs，能够显著增强其处理新视觉内容和的能力。

主要功能

• 视觉内容描述：识别图像中的重要对象，并生成相关的描述，整体考虑对象之间的关联性，这一过程被称为相关表述（Correlated Formulation）。
• 网络知识检索：利用一种称为“Chain of Search”的迭代算法，生成多个子问题，通过网络代理搜索相关信息，以获取与用户提问和图像内容相关的知识。
• 协同生成：结合原始图像、用户问题、相关表述及通过网络搜索获取的信息，利用VLM生成最终答案。
• 多模态搜索引擎：将任意VLM转换为能够理解和回应视觉内容的多模态自动搜索引擎。
• 实时信息获取：通过网络代理的实时信息访问能力，VLM能够获取最新的网络数据，从而提高回答的准确性。
• 开放世界检索增强生成：基于互联网检索，增强VLMs处理新视觉内容的能力，使其能够回答关于未见过的图像或新概念的问题。

技术原理

• 视觉内容识别与描述：通过VLM对输入图像进行分析，识别出图像中的关键对象，并生成描述文本。
• 相关性分析：为单个对象生成描述，并分析对象之间的相关性，形成综合考虑这些关系的文本表示，即相关表述。
• 子问题生成：基于用户提问和相关表述，VSA利用大型语言模型（LLM）生成一系列子问题，指导搜索过程，找到更具体的信息。
• 网络搜索与知识整合：依托网络代理执行子问题搜索，分析搜索引擎返回的网页，提取并总结相关信息，形成网络知识。
• 迭代搜索过程：运用“Chain of Search”算法，通过迭代过程逐步细化搜索，获取更加丰富和准确的网络知识。

项目地址

• 项目官网：cnzzx.github.io/VSA
• GitHub仓库：https://github.com/cnzzx/VSA
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.21220

应用场景

• 图像识别与搜索：用户可以上传图片，识别其中的内容并提供相关信息，例如识别历史人物、地标、动植物种类等。
• 新闻分析：分析新闻图片，提供的背景、参与者信息及影响，帮助用户快速了解新闻的全貌。
• 教育与学习：在教育领域中，辅助学习，例如解释科学概念、历史，或提供语言学习中的视觉支持。
• 电子商务：在电商平台，基于图像搜索帮助用户找到所需商品，或提供商品的详细信息和评价。
• 旅游规划：用户上传旅游目的地的图片，获取景点介绍、旅游攻略及文化背景等信息，以辅助用户规划行程。

常见问题

• VSA如何提升图像理解能力？：VSA通过结合视觉语言模型与网络代理，利用互联网检索，能够针对未知图像进行有效的分析与回答。
• 使用VSA需要哪些技术要求？：用户只需具备基本的互联网访问能力，无需复杂的技术背景即可使用此工具。
• VSA支持哪些类型的图像？：VSA能够处理各种类型的图像，包括但不限于人物、风景、物品等。