[论文笔记]ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models

引言

今天带来一篇多模态RAG的论文笔记：ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models。

引入了一种利用视觉语言模型文档理解能力的检索模型架构ColPali，从文档页面图像上生成高质量的上下文嵌入，结合延迟交互匹配机制。开源在 https://huggingface.co/vidore 。

为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。

1. 总体介绍

文档检索将用户查询与给定语料库的相关文档进行匹配。

图 1：对于用户查询中的每个词语，ColPali 会识别出最相关的文档图像块（突出显示区域），并计算查询到页面的匹配分数。然后，我们可以快速从大型预索引语料库中检索出最相关的文档。

本篇工作主要由两点贡献：

1. ViDoRe 我们认为文档检索系统也要考虑检索文档的上下文和视觉元素，因此我们发布了ViDoRe，一个用于评估系统在页面级文档检索方面的性能，涵盖了视觉元素和语言。
2. ColPali 提出了一种基于视觉语言模型(Vision Language Models, VLMs)的新型模型架构和训练策略，可以有效地从文档的视觉特征对其进行索引，允许随后使用后期交互机制进行快速查询匹配。

2. 问题陈述 & 相关工作

问题设定 检索系统对语料库$\mathcal{D}$中的文档$d$和查询$q$的相关性进行平分。计算语料库$|\mathcal{D}|$个文档中每个的相似度得分$s(q,d)\in \mathbb{R}$，然后进行排名以提取最相关的文档。

我们专注于页面级检索： 给定一个查询，系统是否检索到正确的文档页面？ 这里的文档指单个页面。同时对评分系统施加了延迟约束。目前多数检索系统可以分解为：(1) 离线索引节点，构建文档索引。 (2) 在线查询阶段， 查询与索引中的文档匹配，并且低延迟对用户体验至关重要。

高效的文档检索系统展现了高检索性能(R1)、低查询延迟(R2)和高索引吞吐量(R3)的联合特性。

2.1 文本检索方法

文本空间中的文档检索 基于词频的统计方法，如TF-IDF和BM25，简单和高效，仍被广泛使用。

神经网络检索器 在双编码器模型(bi-encoder)中，文档被独立离线地映射到一个密集的向量空间，查询在线嵌入，并通过快速余弦距离计算与文档匹配。一种速度较慢但性能略高的替代方案是交叉编码器(Cross-encoder)系统。

后期交互的多向量检索 每个文档词元被预先计算嵌入并索引。运行时可以计算单个查询词元嵌入的相似度。利用单个查询词元和文档词元之间的丰富交互，同时利用双编码器带来的离线计算和快速查询匹配优势。

检索评估 目前没有基准同时考虑文本和视觉文档特征数来评估文档检索方法。

2.2 整合视觉特征

对比视觉语言模型 通过对比损失对齐分离的视觉和文本编码器，已经实现了将文本内容隐藏的表示映射到相应视觉内容表示。虽然这些模型中存在一些OCR功能，但视觉组件通常没有针对文本理解进行优化。FLIP框架将后期交互机制扩展到跨模态视觉-语言模型，依赖于文本交际和图像块之间的最大相似度操作。

视觉丰富文档理解 为了超越文本，一些面向文档的模型联合编码文本标记以及视觉或文档布局特征。VLM在视觉问答、字幕生成和文档理解方面展现出强大的能力，但并未针对检索任务进行优化。

3. ViDoRe基准

ViDoRe旨在全面评估检索系统在页面级将查询与相关文档进行匹配的能力。包含多个子任务，重点关注各种模态——文本、图像、信息图表、表格。

4. 基于后期交互的视觉检索

4.1 架构

图 2：与标准检索方法相比，ColPali 简化了文档检索，同时在更低的延迟下取得了更强的性能。

视觉语言模型 将VLM用于检索，利用多模态微调过程中获得的文本和图像标记输出嵌入之间的对齐。我们引入了ColPali，能够生成文本和图像的ColBERT风格的多向量表示，基于Paligemma-3B的扩展。添加了一个投影层，将输出语言模型嵌入映射到一个降维的向量空间$D=128$。

后期交互 给定查询$q$和文档$d$，分别用$E_q\in {\mathbb{R}}^{N_q\times D}$和$E_d\in {\mathbb{R}}^{N_d\times D}$表示它们在公共嵌入空间${\mathbb{R}}^D$中的多向量表示。后期交互算子$\text{LI}(q,d)$是所有查询标记向量$E_q^{(j)}$与每个文档标记嵌入向量$E_{d(1:N_d)}$的最大点积之和：
$$\text{LI}(q,d)=\sum _{i\in [|1,N_q|]}\underset{j\in [|1,N_d|]}{\max }⟨E_q^{(i)},E_d^{(j)}⟩\text{\hspace{1em}(1)}$$
对比损失 后期交互操作是完全可微的，允许反向传播。令批次 { q k , d k } k ∈ [ ∣ 1 , b ∣ ] \{q_k,d_k\}_{k \in [|1,b|]} {qk​,dk​}k∈[∣1,b∣]​由$b$个查询-文档对组成，其中对于所有$k\in [|1,b|]$，$d_k$是与查询$q_k$对应的文档。将批内对比损失$\mathcal{L}$定义为正分数$s_k^{+}=\text{LI}(q_k,d_k)$相对于最大负分数$s_k^{-}={\max }_{l,l=k}\text{LI}(q_k,d_l)$的softmax交叉熵。

4.2 模型训练

数据集 训练数据集包含127460个查询-文档对。

参数 所有模型都在训练集上训练1个epoch；使用bfloat16格式训练模型；LoRA：在Transformer层以及最终随机初始化的投影层上$\alpha =32,r=32$；使用paged_adamw_8bit优化器；学习率为5e-5；线性衰退；2.5%预热步长；批大小32。

查询增强 在查询标记后添加5个标记，作为一种软可微查询扩展或重新加权机制，如ColBERT的做法。

5. 结论

作者引入了 ColPali，这是一种新颖的检索模型，它利用最新的生成式视觉语言模型，仅从视觉文档特征创建高性能的多向量嵌入。

总结

⭐ 作者介绍了一种新的多模态检索框架ColPali，可以生成文本和图像的ColBERT类多向量表示，也引入后期交互计算每个查询标记和文档标记之间的交互，最终得到一个分数可用于检索排名。