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LongDocURL
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新的VLD-RAG框架增强了AI处理长篇、视觉文档的能力
研究人员开发了VLD-RAG，一个新颖的代理式框架，专为长篇、富含视觉信息文档的检索增强生成而设计。该系统构建了一个多模态索引，保留了页面布局，并结合了文本和视觉信号。通过采用结合关键词和语义搜索的混合检索策略，VLD-RAG能够识别相关的证据页面，并利用协调的代理工作流进行证据收集、引用验证和检索请求的迭代优化。在LongDocURL和MMLongBench-Doc等基准测试上的评估表明，与现有的基于视觉的方法相比，VLD-RAG在…
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MAGE-RAG 框架增强长文档的多模态问答能力
研究人员推出 MAGE-RAG，一个旨在改进长文档多模态问答的新框架。该系统构建了一个自适应证据图，整合了文本、图像、表格和布局信息。在查询时，证据控制器动态选择和修剪相关信息，为大型语言模型创建紧凑、结构化的输入，从而平衡证据覆盖率和噪声抑制。
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EviProp 方法通过图扩散改进长文档检索
研究人员开发了 EviProp，一种从长而富含视觉信息的文档中检索相关页面的新方法。与现有独立评估页面相关性的方法不同，EviProp 将文档建模为多模态的块-页图。它使用种子相关性扩散，结合查询-页面相似度与块级信号来提高检索准确性。在基准数据集上的实验表明，EviProp 的性能优于传统方法，并能带来更好的下游问答性能。