CollEX -- A Multimodal Agentic RAG System Enabling Interactive Exploration of Scientific Collections

📄 arXiv: 2504.07643v1 📥 PDF

作者: Florian Schneider, Narges Baba Ahmadi, Niloufar Baba Ahmadi, Iris Vogel, Martin Semmann, Chris Biemann

分类: cs.IR, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-04-10

💡 一句话要点

CollEx：一种多模态Agentic RAG系统，用于交互式探索科学收藏

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

关键词: 多模态学习 Agentic RAG 科学收藏 交互式探索 大型视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 传统科学收藏搜索系统缺乏直观性和交互性，难以满足学习者、教育者和研究人员的需求。
  2. CollEx利用大型视觉语言模型（LVLM）作为多模态代理，通过聊天界面简化复杂交互，促进好奇心驱动的探索。
  3. CollEx通过包含超过64,000条记录的概念验证应用，展示了其在促进独立探索和发现跨学科联系方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种创新的多模态Agentic检索增强生成（RAG）系统CollEx，旨在增强对大型科学收藏的交互式探索。鉴于科学收藏的巨大数量和内在复杂性，传统的搜索系统通常缺乏必要的直观性和交互性，给学习者、教育者和研究人员带来了巨大的障碍。CollEx通过采用最先进的大型视觉语言模型（LVLM）作为可通过直观聊天界面访问的多模态代理来解决这些限制。通过由配备先进工具的专用代理抽象复杂交互，CollEx促进了好奇心驱动的探索，从而大大简化了对各种科学收藏及其记录的访问。我们的系统集成了文本和视觉模态，通过培养独立探索以及科学兴趣和好奇心，为教师、学生和研究人员提供有用的教育场景。此外，CollEx通过发现跨学科联系和补充视觉数据来为研究社区服务。我们通过一个概念验证应用程序来说明我们系统的有效性，该应用程序包含来自公立大学本地科学收藏的32个收藏中的64,000多个唯一记录。

🔬 方法详解

问题定义：现有科学收藏规模庞大且复杂，传统搜索系统难以提供直观和交互式的探索体验，用户难以高效地从中获取所需信息。这阻碍了学习、教育和研究的进展。

核心思路：利用大型视觉语言模型（LVLM）构建多模态代理，将复杂的交互过程抽象化，用户可以通过自然语言与代理进行交互，从而更轻松地探索科学收藏。这种方法旨在弥合用户与科学数据之间的鸿沟，促进好奇心驱动的探索。

技术框架：CollEx系统包含以下主要模块：1) 科学收藏数据库，包含文本和视觉数据；2) 多模态代理，基于LVLM构建，负责理解用户查询并执行相应的操作；3) 检索增强生成（RAG）模块，用于从数据库中检索相关信息并生成回复；4) 聊天界面，用户通过该界面与代理进行交互。整个流程是用户通过聊天界面提出问题，代理解析问题后，RAG模块从数据库检索相关信息，代理结合检索到的信息生成回复，最终呈现给用户。

关键创新：CollEx的关键创新在于将大型视觉语言模型应用于科学收藏的交互式探索。通过构建多模态代理，系统能够理解和处理文本和视觉信息，从而提供更丰富和更具洞察力的搜索结果。此外，Agentic RAG架构允许系统根据用户查询动态调整检索策略，从而提高搜索效率和准确性。

关键设计：CollEx的关键设计包括：1) 选择合适的LVLM作为代理的基础模型；2) 设计有效的RAG策略，以确保检索到相关信息；3) 构建直观的聊天界面，方便用户进行交互；4) 针对特定科学收藏进行微调，以提高代理的性能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能未详细说明，属于未来的研究方向。

📊 实验亮点

论文通过一个包含超过64,000条记录的概念验证应用，展示了CollEx系统的有效性。该应用涵盖了来自公立大学本地科学收藏的32个收藏。虽然论文中没有提供具体的性能数据或对比基线，但该应用证明了CollEx能够促进独立探索和发现跨学科联系，验证了其在科学收藏交互式探索方面的潜力。

🎯 应用场景

CollEx可应用于各种科学收藏的交互式探索，例如博物馆藏品、植物标本、地质样本等。它能帮助学生、教师和研究人员更轻松地访问和理解科学数据，促进科学教育和研究的进展。此外，CollEx还可以用于发现跨学科联系，为科学研究提供新的视角和思路。未来，该系统有望成为科学研究和教育的重要工具。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce CollEx, an innovative multimodal agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) system designed to enhance interactive exploration of extensive scientific collections. Given the overwhelming volume and inherent complexity of scientific collections, conventional search systems often lack necessary intuitiveness and interactivity, presenting substantial barriers for learners, educators, and researchers. CollEx addresses these limitations by employing state-of-the-art Large Vision-Language Models (LVLMs) as multimodal agents accessible through an intuitive chat interface. By abstracting complex interactions via specialized agents equipped with advanced tools, CollEx facilitates curiosity-driven exploration, significantly simplifying access to diverse scientific collections and records therein. Our system integrates textual and visual modalities, supporting educational scenarios that are helpful for teachers, pupils, students, and researchers by fostering independent exploration as well as scientific excitement and curiosity. Furthermore, CollEx serves the research community by discovering interdisciplinary connections and complementing visual data. We illustrate the effectiveness of our system through a proof-of-concept application containing over 64,000 unique records across 32 collections from a local scientific collection from a public university.