MuDoC: An Interactive Multimodal Document-grounded Conversational AI System

📄 arXiv: 2502.09843v1 📥 PDF

作者: Karan Taneja, Ashok K. Goel

分类: cs.AI, cs.HC, cs.MM

发布日期: 2025-02-14

备注: 5 pages, 3 figures, AAAI-MAKE 2025

💡 一句话要点

提出MuDoC：一个交互式多模态文档对话AI系统，支持图文混合的文档内容理解与交互。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态对话 文档理解 GPT-4o 图文混合 交互式AI 可信AI 智能教科书

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用文档中的视觉信息，限制了多模态文档对话AI系统的性能。
  2. MuDoC通过GPT-4o模型，结合文档文本和视觉信息，生成图文混合的响应，提升交互体验。
  3. MuDoC提供智能教科书界面，支持快速定位文档中的源文本和图形，增强系统可信度。

📝 摘要（中文）

多模态人工智能是构建有效工具以利用人机通信中多种模态的重要一步。构建一个多模态文档对话AI系统来与长文档交互仍然是一个挑战。我们的工作旨在填补研究空白，即直接利用文档中的基础视觉信息以及文档中的文本内容来生成响应。我们提出了一个基于GPT-4o的交互式对话AI代理'MuDoC'，以生成带有交错文本和图形的文档响应。MuDoC的智能教科书界面提高了可信度，并通过允许即时导航到文档中的源文本和图形来验证系统响应。我们还讨论了基于MuDoC响应的定性观察，突出了它的优点和局限性。

🔬 方法详解

问题定义：现有文档对话系统主要依赖文本信息，忽略了文档中丰富的视觉信息（如图表、图像等），导致理解不全面，无法生成包含视觉信息的响应。此外，现有系统缺乏可信度，用户难以验证系统响应的依据。

核心思路：MuDoC的核心思路是将文档中的文本和视觉信息进行有效融合，利用GPT-4o强大的多模态能力，生成包含文本和图像的混合响应。同时，提供交互式界面，方便用户追溯响应的来源，增强系统的可信度。

技术框架：MuDoC系统主要包含以下几个模块：1) 文档解析模块：提取文档中的文本和图像信息，并建立索引；2) 对话管理模块：处理用户输入，维护对话状态；3) 响应生成模块：利用GPT-4o模型，结合文档信息和对话状态，生成文本和图像混合的响应；4) 交互界面模块：提供智能教科书界面，支持用户导航到文档中的源文本和图形。

关键创新：MuDoC的关键创新在于：1) 首次提出利用GPT-4o生成图文混合的文档对话响应；2) 设计了智能教科书界面，增强了系统的可信度和可解释性。

关键设计：MuDoC使用GPT-4o作为响应生成模型，并针对文档对话任务进行了微调（具体微调策略未知）。智能教科书界面采用可视化方式展示文档结构，并支持快速定位到文档中的源文本和图形（具体实现方式未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文主要进行了定性分析，通过展示MuDoC的响应示例，突出了其在生成图文混合响应和提供可信赖交互方面的优势。虽然没有提供具体的性能数据，但展示的案例表明MuDoC能够有效地利用文档中的视觉信息，并生成更丰富、更易于理解的响应。与仅依赖文本信息的系统相比，MuDoC在多模态文档理解和交互方面具有显著优势。

🎯 应用场景

MuDoC可应用于在线教育、智能客服、文档检索等领域。例如，在在线教育中，MuDoC可以作为智能助教，帮助学生理解教材内容，并提供图文并茂的解答。在智能客服中，MuDoC可以快速从文档中提取相关信息，并生成包含图像的回复，提高客服效率和用户满意度。未来，MuDoC可以进一步扩展到更多领域，例如法律咨询、金融分析等。

📄 摘要（原文）

Multimodal AI is an important step towards building effective tools to leverage multiple modalities in human-AI communication. Building a multimodal document-grounded AI system to interact with long documents remains a challenge. Our work aims to fill the research gap of directly leveraging grounded visuals from documents alongside textual content in documents for response generation. We present an interactive conversational AI agent 'MuDoC' based on GPT-4o to generate document-grounded responses with interleaved text and figures. MuDoC's intelligent textbook interface promotes trustworthiness and enables verification of system responses by allowing instant navigation to source text and figures in the documents. We also discuss qualitative observations based on MuDoC responses highlighting its strengths and limitations.