ColPali：基于视觉语言模型的文档检索利器

最新推荐文章于 2025-04-08 23:16:49 发布
最新推荐文章于 2025-04-08 23:16:49 发布
阅读量509 收藏 6
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02135/article/details/144399634

ColPali：基于视觉语言模型的文档检索利器

colpali colpali 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/vidore/colpali

在信息爆炸的时代，如何高效地检索文档已经成为一个重要的课题。传统的文档检索系统在处理文本查询时表现出色，但在处理包含丰富视觉信息的文档时，却显得力不从心。为了解决这个问题，ColPali模型应运而生。本文将分享ColPali模型在实际应用中的案例，展示其在文档检索领域的强大能力。

ColPali模型简介

ColPali是一种基于视觉语言模型的文档检索工具，它利用文档的视觉特征来高效地索引文档。ColPali模型基于PaliGemma-3B，并采用了ColBERT策略来生成文本和图像的多向量表示。这种独特的架构使得ColPali在文档检索任务中展现出卓越的性能。

ColPali的应用案例

案例一：在学术研究领域的应用

背景介绍：学术研究领域拥有大量的文献资料，如何快速准确地检索到所需文献一直是研究者的痛点。

实施过程：研究人员将ColPali模型应用于学术文献检索系统，通过分析文献的视觉特征，如图表、公式等，来提高检索的准确性和效率。

取得的成果：ColPali模型的引入大大提高了学术文献检索的效率，研究人员可以更快地找到所需的文献资料，从而提高了研究效率。

案例二：解决信息检索难题

问题描述：在实际应用中，许多文档都包含了丰富的视觉信息，如表格、图片等，传统的文档检索系统难以有效利用这些信息。

模型的解决方案：ColPali模型通过对文档的视觉特征进行分析，生成多向量表示，从而能够更好地理解文档内容，提高检索的准确性。

效果评估：经过实际测试，ColPali模型在处理包含丰富视觉信息的文档时，检索的准确性和效率都得到了显著提升。

案例三：提升文档检索性能

初始状态：传统的文档检索系统在处理文本查询时表现出色，但在处理包含视觉信息的文档时，性能有所下降。

应用模型的方法：将ColPali模型应用于文档检索系统，利用其对视觉信息的理解能力，提高检索的准确性和效率。

改善情况：ColPali模型的引入使得文档检索系统的性能得到了显著提升，尤其是在处理包含视觉信息的文档时，性能的提升更为明显。

结论

ColPali模型作为一种基于视觉语言模型的文档检索工具，已经在多个领域展现出其强大的能力。它不仅能够高效地索引文档，还能够准确理解文档内容，从而提高检索的准确性和效率。未来，ColPali模型有望在更多领域得到应用，为信息检索带来更多可能性。

如果您想了解更多关于ColPali模型的信息，可以访问ColPali模型官网。

colpali colpali 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/vidore/colpali

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

AI免费文档处理在线工具：ColPali文本检索文档
weixin_42357472的博客
10-12 263
https://huggingface.co/spaces/manu/ColPali-demo 检索pdf。原理还是对比学习，图像和文本，文档通过图像模型，文本通过大模型gemma。
多模态向量模型ColPali、jina-clip-v2、MiniCPM-V-Embedding
weixin_42357472的博客
12-25 179
参考：https://github.com/RhapsodyAILab/MiniCPM-V-Embedding （类似clip模型）其他多模态向量模型：ColPali （ocr free模型）感觉效果比MiniCPM-V-Embedding好点。
ColPali： 基于 PaliGemma-3B 和 ColBERT 策略的视觉检索器
weixin_41446370的博客
11-08 1131
ColPali 是一种基于视觉语言模型（VLMs）的新颖模型架构和训练策略，可有效地从视觉特征为文档编制索引。它是 PaliGemma-3B 的扩展，可生成 ColBERT 风格的文本和图像多向量表示。它在论文《》一文中介绍了它，并首次在中发布。
[论文笔记]ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models
日积月累，天道酬勤
10-23 1159
⭐ 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。
colpali：文档检索的新篇章
gitblog_01173的博客
03-26 746
colpali：文档检索的新篇章 colpali The code used to train and run inference with the ColPali architecture. 项目地址: https://gitc...
使用Colpali架构掌握多模态RAG技术
llm_way的博客
12-24 1581
传统的LLM面临着“幻觉”问题，即它们可能生成听起来合理但实际上错误或未经证实的信息。为了解决这个问题，检索增强生成（RAG）模型应运而生。RAG（）通过将LLM的生成能力与外部知识检索系统相结合，实现了更准确、更可靠的输出。然而，传统的RAG主要局限于文本数据，无法充分利用多模态信息。为了应对这一挑战，多模态RAG应运而生，其中Colpali架构成为这一领域的佼佼者。本文将详细介绍Colpali架构及其在掌握多模态RAG中的应用。
多模态RAG-ColPali：使用视觉语言模型实现高效的文档检索
2401_85378759的博客
10-23 2081
ColPali是一个新型的视觉检索模型，旨在通过视觉语言模型（VLM）实现高效的文档检索。该模型的核心在于利用ColBERT架构和PaliGemma模型，结合视觉信息和文本信息，以提高检索的准确性和效率。演示demo：https://huggingface.co/spaces/manu/ColPali-demo通过我们的新模型 ColPali，我们建议利用 VLM 在视觉空间中构建高效的多向量嵌入以进行文档检索。
页面上的魔法：当AI学会像人一样阅读
步子哥的博客
04-08 701
从几十年前OCR的“抄写时代”，到如今LAYRA的“视觉时代”，我们见证了AI从机械模仿到类人理解的飞跃。它不再是只会逐字逐句扫描的机器，而是能像人类一样“看懂”页面、讲出故事的伙伴。复杂的表格不再是乱码，精美的图表不再被忽略，就连杂乱的手册也能变成清晰的指南。2025年4月，LAYRA的第一个测试版像一颗新星升起。它目前只是个起点，却已经点燃了无数可能。未来的它可能是你的私人文档助理，帮你整理生活琐碎；也可能是企业的知识中枢，管理海量信息。
ColPali模型简介：基本概念与特点
gitblog_02001的博客
12-05 444
ColPali模型简介：基本概念与特点 colpali 项目地址: https://gitcode.com/yanfan/colpali 在当今信息爆炸的时代，如何有效地从...
Elasticsearch：使用 ColPali 进行复杂文档搜索 - 第 1 部分 - 8.18
Elastic 中国社区官方博客
03-19 1296
这篇文章介绍了 ColPali 模型，这是一种 late-interaction 模型，可简化包含图片和表格的复杂文档搜索过程，并讨论了其在 Elasticsearch 中的实现。​ 在构建搜索应用时，我们经常需要处理具有复杂结构的文档 —— 例如表格、图片、多列等。传统上，这需要设置复杂的检索流程，包括 OCR（光学字符识别）、布局检测、语义分块 等多个处理步骤。2024 年，引入了 ColPali 模型，以解决这些挑战并简化整个流程。
多模态ColPali模型部署测试-避坑
chengzijiaotang的博客
11-08 2565
通过将 PaliGemma-3B 的 ViT 输出补丁馈送到线性投影，创建了文档的多向量表示。我们遵循 ColBERT 方法训练模型，以最大限度地提高这些文档嵌入和查询嵌入之间的相似性。我们使用 Python 3.11.6 和 PyTorch 2.4 来训练和测试我们的模型，但代码库与 Python >=3.9 和最新的 PyTorch 版本兼容。使用 ColPali 消除了对可能复杂和脆弱的布局识别和 OCR 管道的需求，只需一个模型即可同时考虑文档的文本和视觉内容（布局、图表等）。
一篇论文分享，以多模态的形式来做RAG的研究
Angus
07-19 2101
这篇论文，给我很强的割裂感和冲击感。非常值得阅读。我是做RAG相关研究工作的 ，过去一年在做传统的RAG，就是标准的文档解析，chunk，召回，排序，模型生成答案这条路。深谙RAG的复杂，中间要优化的环节太多了。中间要翻的大山太多了，其中文档解析，文件理解，再到去定义M+1个召回策略，很复杂。这篇论文直击痛点，让我觉得很哇塞。这篇论文给很大的冲击感，颠覆了传统的路线，让我觉得如沐春风。论文提出使用依靠多模态模型，来做RAG，这样只需要使用文档的截图就可以了。
【RAG&多模态】多模态RAG-ColPali：使用视觉语言模型实现高效的文档检索
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
11-01 1255
前面文章提到，文档智能解析能够有效的增强RAG系统的准确性。可以看到基于PDF的RAG，需要先对pdf进行解析，生成文本chunk，然后再基于文本建索引。这种pipline的方式，每个解析模块都需要放置对应的解析模型，存在着错误传播的问题。因此，笔者看到ColPali时，这种端到端的方案挺有意思，本文来看一看这个思路。
多模态RAG实现
新缸中之脑
10-02 1722
ColPali 是一种基于视觉语言模型 (VLM) 的新型模型架构和训练策略的模型，可有效地根据文档的视觉特征对其进行索引。它是的扩展，可生成文本和图像的ColBERT样式多向量表示。它在论文《ColPali：使用视觉语言模型进行高效文档检索》中进行了介绍在 RAG 系统中，它用作视觉检索器：ColPali 的一项关键创新是将图像块映射到与文本相似的潜在空间中。它使用 COLBERT 策略解锁文本和图像之间的有效交互。多向量表示和后期交互评分可提高检索性能。
在 RAG（检索增强生成）中整合视觉模型以增强文档处理
weixin_41496173的博客
11-05 934
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模型广泛用于生成基于外部知识的文本内容。传统 RAG 模型依赖文本数据进行检索和生成，但在实际应用中，文档的视觉信息（如页面布局、图像、表格）同样重要。为了更有效地处理包含复杂视觉信息的文档，新一代模型如 VisRAG 和 ColPali 应运而生，它们将视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）融入 RAG 管道，直接利用文档图像进行检索与生成。本教程将详细介绍 VisRAG 和 ColPal
【多模态&RAG】多模态RAG ColPali实践
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
11-02 873
关于前面已经介绍了（供参考），这次来看看ColPali实践。
计算机转专业申请书范文.doc
最新发布
06-24
计算机转专业申请书范文.doc
springboot280基于WEB的旅游推荐系统设计与实现.zip
06-24
毕业设计 源代码 数据库 配套文档 答辩教程
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

包淳漪Rosalie

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值