本文涉及到的详细测试代码和测试步骤放置于：
https://github.com/xinyuwei-david/david-share.git下的：Multimodal-Models/ColPali-RAG
本文中不再赘述代码实现。欢迎给repo点亮Star，您的点赞是作者持续创作的动力。
一、ColPali
RAG把信息检索和自然语言生成结合在一起，提升了AI模型的输出效果。
ColPali 旨在利用视觉语言模型的强大功能来改进文档检索。传统的文档检索方法通常依赖OCR来提取文本，然后进行分析，这样可能会遗漏像布局、图片和字体这些重要的视觉信息。
RAG 一共分为三个步骤：检索、增强和生成。下面我们来详细看看每个步骤：
检索：当有一个查询或提示时，系统首先从知识库中检索相关的文档或信息。这一步对为模型提供合适的上下文数据非常关键。
增强：接下来，检索到的信息会用来增强原始输入。这可能包括整合与查询相关的额外事实、背景或细节。
生成：最后，增强后的输入被送入语言模型，生成输出，比如一个详细的答案，或者一段结合了查询和检索信息的文本。
ColPali 的特别之处在于它利用视觉语言模型来处理和理解文档。
它的架构主要由以下几个部分组成：
视觉 Transformer（SigLIP-So400m）：这个模型处理文档页面的图像，将它们转换成有意义的视觉嵌入。
PaliGemma-3B：这是一个大型的视觉语言模型，接收视觉嵌入，生成高质量的文档上下文表示。
后期交互机制：类似于 ColBERT 方法，这个机制允许查询中的词语和文档的片段之间进行细粒度的匹配，确保检索过程既精确又有丰富的上下文。
二、与传统系统的比较
传统的文档检索系统主要依赖 OCR 将扫描的文档转换为文本，然后使用基于文本的检索技术。但这些方法往往会丢失文档中的重要视觉信息，比如布局、图片和格式。ColPali 通过直接处理文档的图像，避免了这个限制，保留了视觉上下文，从而提高了检索的准确性和效率。这种方法不仅提升了性能，还加快了建立索引的过程，非常适合那些视觉元素至关重要的实际应用场景。通过将先进的视觉语言模型与检索增强生成结合起来，ColPali 在文档理解和检索领域取得了重大突破。它为处理视觉丰富的文档提供了强大的解决方案，对于需要准确且上下文相关的信息提取的各种领域来说，都是一个非常有价值的工具。
三. 效果展示。
问题1：
回复：
['这张照片中有两个小朋友在户外，背景是一片绿色的植物，可能是果园或公园。两个小朋友都穿着长袖衣服，一个穿着粉色的衣服，另一个穿着灰色的衣服。他们手里都拿着一个梨，似乎在分享或交换梨。照片的右侧有一个小女孩，她正把一个梨递给另一个小女孩。照片的左侧还有一个小女孩，她手里拿着一个梨，似乎在观察或等待。整体氛围显得非常愉快和自然。']
文档中内容：
问题2：
回复：
['图片中有一个小男孩正在踢足球。他穿着一件绿色和红色相间的夹克，搭配深色裤子和棕色鞋子。小男孩的头发是黑色的，看起来很短。他正站在一个足球场上，手里拿着一个白色的足球，准备踢球。球场的地面是蓝色和黄色相间的，背景中可以看到一些其他的孩子在玩耍。']
文档中的内容：
问题3：
回复：
["针对'目标 2 具有初步的阅读理解能力'的教育建议如下：\n\n1. 经常和幼儿一起阅读，引导他以自己的经验为基础理解图书的内容。如：\n - 引导幼儿仔细观察画面，结合画面讨论故事内容，学习建立画面与故事内容的联系。\n - 和幼儿一起讨论或回忆书中的故事情节，引导他有条理地说出故事的大致内容。\n - 在给幼儿读书或讲故事时，可先不告诉名字，让幼儿听完后自己命名，并说出这样命名的理由。\n\n2. 在阅读中发展幼儿的想象和创造能力。如：\n - 鼓励幼儿依据画面线索讲述故事，大胆推测、想象故事情节的发展，改编故事部分情节或续编故事结尾。\n - 鼓励幼儿用故事表演、绘画等不同的方式表达自己对图书和故事的理解。\n - 鼓励和支持幼儿自编故事，并为自编的故事配上图画，制成图画书。\n\n3. 引导幼儿感受文学作品的美。如：\n - 有意识地引导幼儿欣赏或模仿文学作品的语言节奏和韵律。\n - 给幼儿读书时，通过表情、动作和抑扬顿挫的声音传达书中的情绪情感，让幼儿体会作品的感染力和表现力。"]
文档：
