ViDoRAG

ViDoRAG是一个视觉文档检索增强生成框架，它利用动态迭代推理代理来提高生成模型的噪声鲁棒性。它基于名为ViDoSeek的数据集进行评估。ViDoSeek是一个专门为视觉丰富的文档检索、推理和回答而设计的benchmark，非常适合评估大型文档语料库中的RAG。

核心特点:

• ViDoSeek数据集: 专门设计用于评估视觉丰富文档的检索、推理和回答任务，数据集包含问题、答案和相关文档页面信息。
• ViDoRAG框架: 采用多代理、Actor-Critic范式进行迭代推理，增强了生成模型的噪声鲁棒性。
• 多模态混合检索: 基于GMM（高斯混合模型）的多模态混合检索策略，有效地整合视觉和文本管道。

使用场景:

ViDoRAG适用于需要处理大量视觉丰富文档（如PDF、扫描文档）并从中提取信息并进行推理的应用场景，例如：

• 智能文档问答: 用户可以提出关于文档内容的问题，ViDoRAG能够检索相关文档，理解内容并生成答案。
• 知识图谱构建: 从视觉文档中提取实体和关系，构建知识图谱。
• 报告分析: 分析包含图表、图像等视觉元素的报告，提取关键信息和趋势。
• 教育领域: 帮助学生理解教材中的复杂图表和图像，并解答相关问题。

总结来说，ViDoRAG通过结合视觉和文本信息，并使用多代理的迭代推理，能够更有效地理解和处理视觉文档，从而在各种信息检索和问答场景中发挥作用。