Zero-Shot Document Understanding using Pseudo Table of Contents-Guided Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2507.23217v1 📥 PDF

作者: Hyeon Seong Jeong, Sangwoo Jo, Byeong Hyun Yoon, Yoonseok Heo, Haedong Jeong, Taehoon Kim

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-07-31

💡 一句话要点

提出DocsRay以解决复杂文档理解问题

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

关键词: 文档理解 多模态学习 无训练系统 检索增强生成 伪目录生成 大语言模型 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂多模态文档时，面临结构不一致和训练数据不足的挑战，导致理解效果不佳。
  2. 论文提出DocsRay，通过伪目录生成和分层检索增强生成，利用多模态大语言模型的能力，实现无训练的文档理解。
  3. DocsRay在MMLongBench-Doc基准上取得64.7%的准确率，查询延迟从3.89秒降至2.12秒，效率提升45%。

📝 摘要（中文）

理解复杂的多模态文档仍然面临结构不一致和训练数据有限的挑战。我们提出了DocsRay，这是一种无训练的文档理解系统，结合了伪目录生成和分层检索增强生成（RAG）。该方法利用多模态大语言模型（LLMs）的固有能力，能够无缝处理包含文本、图像、图表和表格等多种元素的文档，而无需专门模型或额外训练。DocsRay的框架结合了三项关键技术：使用基于提示的LLM交互生成分层伪目录的语义结构模块、将多样文档元素转换为统一文本表示的零-shot多模态分析，以及将检索复杂度从O(N)降低到O(S + k_1 · N_s)的高效两阶段分层检索系统。经过评估，DocsRay在平均49.4页和20,971个文本标记的文档上，将查询延迟从3.89秒减少到2.12秒，实现了45%的效率提升。在MMLongBench-Doc基准上，DocsRay-Pro的准确率达到64.7%，显著超越了之前的最先进结果。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决复杂多模态文档理解中的结构不一致和训练数据不足的问题。现有方法通常依赖于专门的模型和大量的训练数据，限制了其适用性和效率。

核心思路：DocsRay的核心思路是结合伪目录生成与分层检索增强生成（RAG），利用多模态大语言模型的固有能力，实现无训练的文档理解。这种设计使得系统能够灵活处理多种文档元素。

技术框架：DocsRay的整体架构包括三个主要模块：1) 语义结构模块，通过提示与LLM交互生成分层伪目录；2) 零-shot多模态分析，将多样文档元素转换为统一的文本表示；3) 高效的两阶段分层检索系统，显著降低检索复杂度。

关键创新：DocsRay的关键创新在于其无训练的文档理解能力，特别是通过伪目录生成和分层检索的结合，显著提升了处理复杂文档的效率和准确性。这与现有方法依赖于大量训练数据和专门模型的方式形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，DocsRay采用了基于提示的交互方式来生成伪目录，并通过优化检索算法将复杂度降低到O(S + k_1 · N_s)，使得系统在处理大规模文档时更加高效。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DocsRay在MMLongBench-Doc基准上实现了64.7%的准确率，显著超越了之前的最先进结果。同时，查询延迟从3.89秒减少到2.12秒，效率提升达到45%，展示了其在复杂文档理解中的优越性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律文档分析、学术论文理解和商业报告处理等。通过提高复杂文档的理解能力，DocsRay能够为信息检索、知识管理和决策支持等领域提供重要的技术支持，未来可能在自动化文档处理和智能助手等场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Understanding complex multimodal documents remains challenging due to their structural inconsistencies and limited training data availability. We introduce \textit{DocsRay}, a training-free document understanding system that integrates pseudo Table of Contents (TOC) generation with hierarchical Retrieval-Augmented Generation (RAG). Our approach leverages multimodal Large Language Models' (LLMs) native capabilities to seamlessly process documents containing diverse elements such as text, images, charts, and tables without requiring specialized models or additional training. DocsRay's framework synergistically combines three key techniques: (1) a semantic structuring module using prompt-based LLM interactions to generate a hierarchical pseudo-TOC, (2) zero-shot multimodal analysis that converts diverse document elements into unified, text-centric representations using the inherent capabilities of multimodal LLMs, and (3) an efficient two-stage hierarchical retrieval system that reduces retrieval complexity from $O(N)$ to $O(S + k_1 \cdot N_s)$. Evaluated on documents averaging 49.4 pages and 20,971 textual tokens, DocsRay reduced query latency from 3.89 to 2.12 seconds, achieving a 45% efficiency improvement. On the MMLongBench-Doc benchmark, DocsRay-Pro attains an accuracy of 64.7%, substantially surpassing previous state-of-the-art results.