今天是2024年11月14日，星期四，北京，天气晴。
今天，我们来看看文档多模态RAG的工作，这个在之前的文章中也说过很多。
通常，我们在调研一个工作时，最快的方式就是找一遍综述，如对于多模态RAG而言，对应的综述有： 《Retrieving multimodal information for augmented generation: A survey》（https://arxiv.org/abs/2303.10868）；《RetrievalAugmented Generation for AI-Generated Content: A Survey》（https://arxiv.org/abs/2402.19473);《Retrieval-augmented generation for large language models: A survey》（https://arxiv.org/abs/2312.10997）
而针对文档这个场景，如果检索的对象，都是位于文档内部本身，那么就变成文档自身的多模态RAG。
仔细看了很多思路，老刘将文档多模态RAG分为两种路线，一种是解析式文档多模态RAG(将一个文档切分为页面，然后再用版式识别的方式对文档进行各种模态元素进行分割、解析、提取，然后再嵌入、检索）；另一种是DocVQA式文档多模态RAG(将文档切分为页面图像，不再细分，然后根据页面图像级别进行检索，类似于docvqa)。
而至于两者到底如何实现，本文来谈谈一些代表思路，供大家一起参考。
一、解析式文档多模态RAG路线和核心步骤
针对场景中，可以采用如下的几种路线进行执行：
第一种路线，对图像和文本直接做Embedding，使用多模态嵌入模型来嵌入图像和文本，然后使用相似性搜索检索两者，最后将原始图像和文本块传递多模态模型以进行答案合成，注意，这个用到的大模型是多模态模型；
第二个路线，使用多模态大模型对图像生成摘要，将非文本模态转化为纯文本模态，并使用textembedding的方案进行嵌入，最后将文本块传递给文本生成模型以进行答案合成，注意，这个用到的大模型是文本语言模型；
第三个路线，是使用多模态大模型对图像生成文本摘要，再对图像文本摘要经过text-embedding进行嵌入表示，但是同时使用参考原始图像嵌入和检索图像摘要，最后将原始图像和文本块传递给多模态模型以进行答案合，注意，这里用到的大模型是多模态模型；
但整个实现过程中，有以下几个核心步骤：
1、文档相关要素的分割解析
针对文档场景中，可以先进行文档相关元素抽取，如https://github.com/Unstructured-IO/unstructured，https://www.modelscope.cn/models/OpenDataLab/PDF-Extract-Kit，https://github.com/360AILABNLP/360LayoutAnalysisden将输入的文档解析为文本、表格、图像等部分，然后分别做处理。
例如，在论文场景中，可以分割成：Text：正文（段落）、Title：标题、Figure：图片、Figure caption：图片标题、Table：表格、Table caption：表格标题、Header：页眉、Footer：页脚、Reference：注释、Equation：公式等不同的模块。
2、Embedding的生成和存储
然后进行embedding的生成和存储，如使用多模态嵌入模型CLIP(也可以直接使用多模态模型进行编码)计算图像和文本向量，并存储到向量数据库中。
其中，CLIP是一个语言-图像预训练模型，通过在图像-文本对上进行训练，核心在于它能够将两种模态数据通过 Embedding投射到同一个向量空间中并保持对齐。
但是，CLIP主要针对短标题（通常少于77个字符）进行了优化，因此处理较长的文本时会面临挑战。
在存储阶段，代表工作《Beyond Text: Optimizing RAG with Multimodal Inputs for Industrial Applications》(https://arxiv.org/pdf/2410.21943)提到的思路，
Multimodal Embeddings and Separate Vector Stores方案，使用CLIP对图像进行嵌入，使用text-embedding-3-small对文本进行嵌入，并将它们存储在分开的向量存储中，对两种模态的查询进行了嵌入，并在每个存储中分别执行了相似性搜索，确保检索到文本和图像结果。
Image Summaries and Combined Vector Store方案，将图像转换成文本摘要，并使用text-embedding-3-small对这些摘要以及从PDF文档中提取的文本块进行潜入，这些单元都被存储在一个单一的向量存储中，然后执行相似性搜索，根据查询嵌入来检索最相关的文档，无论是文本还是图像。
也就是，前者是图片保持不变，建立起图片向量库；另一种是图片会提取出摘要描述用于召回。
3、组合提示送入多模态大模型生成
最后，使用相似性搜索来检索图像和文本，并将召回结果输入到多模态LLM进行答案生成。
例如，对应的prompt：
关于评估，可以参考这个工作：https://mp.weixin.qq.com/s/IIg1hPwhADYb0vs3Hqzfgg，对应评估指标的进一步解析，可看：https://evalscope.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guides/backend/rageval_backend/ragas.html#id5
看下最终的效果：
二、DocVQA式文档多模态RAG实现思路
当然，当前针对领域文档，尤其是pdf的文档，由于页面解析会带来直接损失，然后大模型的长文本能力还在提升，因此当前，直接出现了以多页面多模态检索召回的新方向，我们来看看最近几个代表工作。
先看问题，多模态文档理解流程的比较。单页DocVQA，它无法处理许多长文档，基于文本的RAG，它忽略了视觉信息。。
例如：
1、M3DocRAG
《M3DocRAG: Multi-modal Retrieval is What You Need for Multi-page Multi-document Understanding》(https://arxiv.org/pdf/2411.04952)，提出的多模态RAG框架M3DocRAG，用于处理多页文档理解问题，通过多模态检索器和大型语言模型来找到相关文档并回答问题。
其核心思路很简单，三个阶段文档嵌入、页面检索以及问题回答。在文档嵌入阶段，提取视觉嵌入（使用ColPali，这个后面会讲）来表示所有PDF文档中的每一页；在页面检索阶段，使用文本查询检索出高相关性（最大相似度分数）的前K个页面。在开放域设置中，使用近似页面索引以加快搜索速度。问题回答阶段，使用多模态模型（例如Qwen2-VL）进行视觉问题回答，以获得最终答案。
可以看看效果：
在其提供的测试中，并没有太有效【真实应用还很难】：
2、VisRAG
又如，**《VisRAG: Vision-based Retrieval-augmented Generation on Multi-modality Documents》(https://arxiv.org/pdf/2410.10594)**，其直接将文档作为图像嵌入到VLM中，关于这块的细节，我们在RAG总结及前沿之Meta-Chunking切分思路及VisRAG多模态实现机制解读(https://mp.weixin.qq.com/s/CFyea4l6CbX39k2139u0vQ)已经做了详细介绍
包括两个阶段：
一个是检索阶段，查询和文档分别作为文本和图像输入到VLM中，生成一系列隐藏状态，然后通过位置加权平均池化得到最终的嵌入。相似度得分通过余弦相似度计算，优化使用InfoNCE损失。
另一个是生成阶段: VisRAG-Gen使用VLM生成答案。包括三种模式，页面拼接（PageConcatenation）：将检索到的所有页面在DR中拼接成单个图像，以适应大多数只接受单个图像输入的VLM。这通常通过水平拼接实现；加权选择（WeightedSelection）：对于从top-k页面中生成的每个页面的答案，选择置信度最高的答案作为最终答案。最终置信度定义为生成答案的概率的加权和；接受多个图像的VLM： 一些最新的VLM，如MiniCPM-V2.6和Qwen-VL2，被设计和训练为接受多个图像输入以执行跨图像推理。这对于生成可能是有益的，因为所需信息可能位于检索文档集DR的单个页面上，或者对于多跳问题，信息可能分布在多个页面上。
但同样也很现实的是，效果依旧不太好。
其中，标记为蓝色的是真实文档中送达大模型回答的准确性(也就是纯生成的性能)，与此相比，性能并不高；
3、ColPali
而其中，最为核心的，我觉得，其实是文档的召回，需要对文档进行准确的嵌入以及高效检索，因此，这就需要专门针对文档做优化，所以，就不得不要看一个工作 **《ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models》(https://arxiv.org/pdf/2407.01449,https://huggingface.co/vidore.)**，其是 PaliGemma-3B的扩展，可生成ColBERT风格的文本和图像多向量表示。
注意，这里是一个多向量表示！！！！。这个点，俊晖的文章解读的不错，(https://blog.csdn.net/Code1994/article/details/143201281)：与ColBERT相比，ColPali仍然使用文本作为查询，文档则是图像类型。在视觉encoder，也是利用多模态的视觉大模型来生成图片端的向量，但不仅仅只生成单个向量，而是利用VIT的patch embedding，来生成多个向量。直觉上确实是会有收益，因为一整页的pdf，只压缩在一个固定维度的向量中，那肯定有信息损失，而且以patch为单位生成embedding。
另一个是问题是，选用什么多模态模型会好，应该是对文档布局信息敏感的，有个好的选择，就是PaliGemma-3B，其一个关键特性是其文本模型在前缀（指令文本和图像标记）上进行了全块注意力的微调，而为了生成轻量级的多向量表示，ColPali在PaliGemma-3B模型的基础上添加了一个投影层，将输出的语言建模嵌入映射到一个降低维度的向量空间中。
因此，在获得嵌入之后，可以使用ColPali对所需的输入文档进行编码，然后将生成的多个嵌入结果编入索引并存储在VectorStore中。
然后使用ColPali对用户查询进行编码，并使用由此产生的嵌入从VectorStore中检索可能包含文本和图像的类似文档块，注意，这里使用同样使用的是colbert方式的交互计算。
这种交互式对各个token之间计算之后，做一个最大总和，所以看到，如上图中，query对于文档中不同部位的注意力分布情况。
最后，RAG系统将检索到的文档块作为输入，用用户查询来增强上下文，以让VLM响应用户查询。
最后可看看如下效果对比：
初步来看，对于传统文本OCR的方式，是有一定提高，但精度依旧无法上线。
总结
本文将文档多模态RAG分为两种路线，一种是解析式文档多模态RAG(将一个文档切分为页面，然后再用版式识别的方式对文档进行各种模态元素进行分割、解析、提取，然后再嵌入、检索）；另一种是DocVQA式文档多模态RAG(将文档切分为页面图像，不再细分，然后根据页面图像级别进行检索，类似于docvqa)。
当然，后者其实更偏向于前沿，前者则更为落地，所以大家对于技术，要有区分能力，选择最为合适的才能从根上解决问题。
参考文献
1、https://mp.weixin.qq.com/s/IIg1hPwhADYb0vs3Hqzfgg
2、https://blog.csdn.net/Code1994/article/details/143201281
3、https://arxiv.org/pdf/2407.01449
4、https://arxiv.org/pdf/2410.10594
5、https://arxiv.org/pdf/2411.04952
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