VisDoM: Multi-Document QA with Visually Rich Elements Using Multimodal Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2412.10704v2 📥 PDF

作者: Manan Suri, Puneet Mathur, Franck Dernoncourt, Kanika Goswami, Ryan A. Rossi, Dinesh Manocha

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-14 (更新: 2025-02-11)

💡 一句话要点

提出VisDoMRAG，利用多模态检索增强生成解决富视觉元素多文档问答难题。

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

关键词: 多文档问答 多模态学习 检索增强生成 视觉信息处理 一致性约束

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理包含表格、图表等多模态信息的多文档问答任务。
  2. VisDoMRAG通过视觉和文本RAG并行处理，并采用一致性约束的模态融合机制。
  3. 实验表明，VisDoMRAG在多模态文档问答上比现有方法提升了12-20%。

📝 摘要（中文）

本文提出VisDoMBench，首个综合性基准，用于评估多文档环境下富含多模态内容（包括表格、图表和演示文稿）的问答系统。同时，提出VisDoMRAG，一种新颖的多模态检索增强生成（RAG）方法，同时利用视觉和文本RAG，将强大的视觉检索能力与复杂的语言推理相结合。VisDoMRAG采用多步骤推理过程，包括证据收集和思维链推理，用于并发的文本和视觉RAG流程。VisDoMRAG的一个关键创新是其一致性约束的模态融合机制，该机制在推理时对齐跨模态的推理过程，以产生连贯的最终答案。这提高了关键信息分布在不同模态中的场景的准确性，并通过隐式上下文归属提高了答案的可验证性。通过涉及开源和专有大型语言模型的广泛实验，我们在VisDoMBench上对最先进的文档问答方法进行了基准测试。大量结果表明，VisDoMRAG在端到端多模态文档问答方面优于单模态和长上下文LLM基线12-20%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多文档问答（Multi-Document QA）任务，尤其关注包含富视觉元素（如表格、图表、幻灯片）的文档。现有方法在处理此类文档时，无法有效整合视觉信息和文本信息，导致问答准确率较低。此外，现有方法缺乏对多模态信息一致性的考量，容易产生矛盾或不连贯的答案。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态检索增强生成（RAG）框架，同时考虑视觉和文本信息。通过并行的视觉和文本RAG流程，分别检索相关证据，然后通过一致性约束的模态融合机制，将两种模态的信息进行整合，生成最终答案。这种设计旨在充分利用视觉信息，并确保答案的连贯性和准确性。

技术框架：VisDoMRAG包含以下主要模块：1) 文本RAG流程：使用文本检索模型从文档中检索相关文本片段。2) 视觉RAG流程：使用视觉检索模型从文档中检索相关视觉元素（如表格、图表）。3) 多步骤推理：包括证据收集和思维链推理，用于文本和视觉RAG流程。4) 一致性约束的模态融合：在推理时对齐跨模态的推理过程，以产生连贯的最终答案。

关键创新：VisDoMRAG的关键创新在于其一致性约束的模态融合机制。该机制通过在推理过程中对齐不同模态的信息，确保最终答案的连贯性和准确性。与现有方法相比，VisDoMRAG能够更好地整合视觉和文本信息，并避免产生矛盾或不连贯的答案。

关键设计：论文中关于一致性约束的模态融合机制的具体实现细节未知，但可以推测其可能涉及到某种形式的注意力机制或对比学习，以确保不同模态的信息在语义空间中对齐。此外，视觉检索模型的选择和训练，以及文本检索模型的选择和训练，也是影响VisDoMRAG性能的关键因素。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但此处无法详细展开。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VisDoMRAG在VisDoMBench基准测试中，相比于单模态和长上下文LLM基线，在端到端多模态文档问答任务上取得了12-20%的性能提升。这表明VisDoMRAG能够有效利用视觉信息，并显著提高多文档问答的准确性。

🎯 应用场景

VisDoMRAG具有广泛的应用前景，例如：金融报告分析、市场调研报告解读、医学影像诊断辅助、教育课件理解等。该研究可以帮助用户更高效地从包含复杂视觉元素的多文档中提取信息，并做出更明智的决策。未来，该技术有望应用于智能客服、自动化报告生成等领域，提升工作效率和信息获取能力。

📄 摘要（原文）

Understanding information from a collection of multiple documents, particularly those with visually rich elements, is important for document-grounded question answering. This paper introduces VisDoMBench, the first comprehensive benchmark designed to evaluate QA systems in multi-document settings with rich multimodal content, including tables, charts, and presentation slides. We propose VisDoMRAG, a novel multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) approach that simultaneously utilizes visual and textual RAG, combining robust visual retrieval capabilities with sophisticated linguistic reasoning. VisDoMRAG employs a multi-step reasoning process encompassing evidence curation and chain-of-thought reasoning for concurrent textual and visual RAG pipelines. A key novelty of VisDoMRAG is its consistency-constrained modality fusion mechanism, which aligns the reasoning processes across modalities at inference time to produce a coherent final answer. This leads to enhanced accuracy in scenarios where critical information is distributed across modalities and improved answer verifiability through implicit context attribution. Through extensive experiments involving open-source and proprietary large language models, we benchmark state-of-the-art document QA methods on VisDoMBench. Extensive results show that VisDoMRAG outperforms unimodal and long-context LLM baselines for end-to-end multimodal document QA by 12-20%.