ViDoRAG

ViDoRAG – 通义联合中科大、上交大推出的视觉文档检索增强生成框架

ViDoRAG是什么

ViDoRAG是由阿里巴巴通义实验室与中国科学技术大学、上海交通大学共同开发的视觉文档检索增强生成框架。该框架利用多智能体协作及动态迭代推理技术，克服了传统方法在处理复杂视觉文档时面临的检索与推理的局限性。ViDoRAG通过高斯混合模型（GMM）实现多模态混合检索策略，能够动态调整检索结果的数量，从而优化文本与视觉信息的整合。该框架包括三种智能体：Seeker、Inspector和Answer，分别负责快速筛选、详细审查和最终答案的生成，通过迭代交互逐步提升答案的质量与一致性。ViDoRAG在ViDoSeek基准数据集上的表现显著优于当前的方法，平均性能提升超过10%，展示了其在视觉文档检索与推理任务中的高效性和优越性。

ViDoRAG的主要功能

• 多模态检索：结合视觉与文本信息，实现精准的文档检索。
• 动态迭代推理：通过多智能体协作（Seeker、Inspector、Answer Agent），逐步细化答案，提升推理的深度与准确性。
• 复杂文档理解：支持单跳与多跳推理，能够处理复杂的视觉文档内容。
• 生成一致性保障：通过Answer Agent确保最终答案的准确性与一致性。
• 高效生成：动态调整检索结果的数量，降低计算负担，提升生成效率。

ViDoRAG的技术原理

• 多模态混合检索：结合文本和视觉检索结果，基于高斯混合模型（GMM）动态调整检索结果的数量。GMM拟合查询与文档集合的相似度分布，从而动态确定最优检索结果数量（Top-K），避免固定数量检索引发的噪声与计算开销，有效整合视觉和文本信息，提升检索精度，减少无关信息的干扰。
• 动态迭代推理框架：
  • Seeker Agent：负责快速筛选相关的图像或文档片段，提供全局线索。
  • Inspector Agent：对筛选结果进行详细审查，提供反馈或初步答案。
  • Answer Agent：整合Inspector的初步答案，验证一致性并生成最终答案。
• 粗到细的生成策略：从全局视角出发，逐步聚焦于局部细节，通过多智能体协作实现从粗到细的生成过程，减少无关信息的干扰，增强生成效率与准确性。
• 推理能力激活：基于迭代推理与多智能体的协作，激活模型的推理能力，特别是在处理复杂视觉文档时，提升模型在多跳推理与复杂文档理解任务中的表现。
• 动态检索长度调整：基于GMM动态调整检索结果数量，避免固定Top-K值的局限性，降低计算开销，提升检索效率与生成质量。

ViDoRAG的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/Alibaba-NLP/ViDoRAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.18017

ViDoRAG的应用场景

• 教育领域：帮助学生与教师快速检索教材中的图表、数据和文字内容，生成精准的解答与知识点总结。
• 金融行业：从财务报告和市场研究文档中提取关键数据与图表，生成分析报告，辅助投资决策。
• 医疗健康：快速定位医学文献中的图表和数据，辅助医生进行研究或生成患者教育材料。
• 法律行业：从法律文件中检索相关条款和案例图表，帮助律师分析案件或准备文件。
• 企业知识管理：从内部文档中提取关键信息，快速回应员工查询，生成项目报告或风险分析。

常见问题

• ViDoRAG的主要优势是什么？ ViDoRAG通过多模态混合检索和动态迭代推理，显著提高了在复杂视觉文档处理中的效率和准确性。
• 该技术适用于哪种类型的文档？ ViDoRAG适用于各种复杂的视觉文档，包括教育材料、财务报告、医学文献和法律文件等。
• 如何访问ViDoRAG的资源？ 用户可以通过其GitHub仓库和arXiv技术论文来获取ViDoRAG的相关资源和文档。