为什么提出VRAG
思路：传统的的文本RAG,一些场景解决不了，具体哪些场景解决不了，然后提出VRAG
1)视觉信息处理能力不足：基于文本的 RAG 方法无法有效解析图像中的信息，缺乏对视觉数据的理解和推理能力。
2）固定流程限制动态推理：现有视觉 RAG 方法多采用固定的检索-生成流程，难以在复杂任务中动态调整推理路径，限制了模型挖掘视觉信息的能力。
3）检索效率与推理深度不足：传统方法在处理复杂视觉任务时，往往无法高效定位关键信息，导致生成结果不够精准。
检索增强生成（RAG）技术演进
检索增强生成技术经历了从纯文本到多模态的发展历程
当前视觉RAG方法的系统性局限
现有视觉RAG方法可分为三类，每类都存在根本性局限：
| 方法类型 | 代表方法 | 核心思路 | 主要问题 |
|---|---|---|---|
| 嵌入式方法 | CLIP-RAG | 将图像编码为固定嵌入向量 | 信息压缩损失，无法处理细节 |
| 描述式方法 | Caption-RAG | 先生成图像描述再检索 | 视觉信息丢失，描述不准确 |
| 端到端方法 | VisualBERT-RAG | 直接处理图文混合输入 | 缺乏动态交互，推理能力有限 |
做什么，解决什么难点
思路：由这些场景，抽象出哪些难点挑战
挑战1：视觉信息的层次性处理需求
视觉信息具有天然的层次结构，需要不同粒度的处理策略：
视觉信息层次结构：
├── 全局语义层（整体场景理解）
│ ├── 场景类型识别
│ └── 主体对象定位
├── 局部区域层（重点区域分析）
│ ├── 关键区域识别
│ └── 区域间关系建模
├── 细节元素层（精确信息提取）
│ ├── 文字OCR识别
│ ├── 数值数据提取
│ └── 符号标记理解
└── 空间关系层（位置和布局）
├── 相对位置关系
└── 逻辑结构分析
举例图
挑战2：检索策略的适应性需求
传统RAG采用静态检索模式，即”一次检索，直接生成”，这种模式在复杂视觉推理任务中显然不足：
# 传统静态RAG流程
def static_rag(query, knowledge_base):
# 单次检索
retrieved_docs = retrieve_once(query, knowledge_base)
# 直接生成
answer = generate_answer(query, retrieved_docs)
return answer
由挑战1和2引出挑战3：奖励信号设计的复杂性
视觉RAG任务的性能评估需要考虑多个维度，单一的结果奖励无法有效指导训练：
检索相关性：检索到的文档是否与查询相关
视觉理解准确性：对图像内容的理解是否正确
推理逻辑性：推理过程是否符合逻辑
答案完整性：最终答案是否完整准确
效率性：达成目标所需的步骤数
RL+tool,基于GRPO算法，在工具上提出了很多改进方案，改进了很多方法
怎么做
- 思路：基于做什么，提出各种技术解决和优化
挑战1：视觉信息的层次性处理需求
视觉感知动作空间设计
VRAG-RL的视觉感知动作空间基于人类视觉注意力机制的计算建模。人类在处理复杂视觉信息时，会通过选择性注意机制聚焦于重要区域，这一过程可以建模为序列决策问题。
class TemporalAttentionModule:
def __init__(self, hidden_dim=512):
self.temporal_encoder = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.attention_layer = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=8)
def forward(self, video_features, query_embedding):
"""时序注意力计算"""
# 时序编码
temporal_features, _ = self.temporal_encoder(video_features)
# 查询引导的时序注意力
query_expanded = query_embedding.unsqueeze(0).repeat(
temporal_features.size(1), 1, 1
)
attended_features, attention_weights = self.attention_layer(
query=query_expanded,
key=temporal_features.transpose(0, 1),
value=temporal_features.transpose(0, 1)
)
return attended_features.transpose(0, 1), attention_weights
动作空间的数学定义
class VisualActionSpace:
def __init__(self, image_size=(224, 224)):
self.image_size = image_size
self.action_types = [
'region_select', 'zoom_in', 'zoom_out',
'crop_extract', 'scan_horizontal', 'scan_vertical',
'focus_text', 'focus_diagram', 'global_view'
]
def select_region(self, image, coordinates, attention_weights=None):
"""基于坐标和注意力权重选择感兴趣区域"""
x1, y1, x2, y2 = coordinates
# 确保坐标在有效范围内
x1 = max(0, min(x1, image.width))
y1 = max(0, min(y1, image.height))
x2 = max(x1, min(x2, image.width))
y2 = max(y1, min(y2, image.height))
# 提取区域
region = image.crop((x1, y1, x2, y2))
# 如果提供了注意力权重，进行加权处理
if attention_weights is not None:
region = self.apply_attention_weighting(region, attention_weights)
return self.encode_region(region)
渐进式视觉感知策略
VRAG-RL采用从粗到细的渐进式感知策略，模拟人类视觉系统的工作模式
class ProgressiveVisualPerception:
def __init__(self):
self.global_analyzer = GlobalLayoutAnalyzer()
self.region_detector = SalientRegionDetector()
self.detail_extractor = DetailExtractor()
self.multi_scale_fusion = MultiScaleFusion()
def perceive(self, image, query, max_steps=5):
perception_history = []
current_focus = "global"
for step in range(max_steps):
if current_focus == "global":
# 全局分析阶段
global_features = self.global_analyzer(image)
salient_regions = self.region_detector(image, global_features)
perception_history.append({
'step': step,
'type': 'global',
'features': global_features,
'regions': salient_regions
})
# 决定下一步焦点
current_focus = self.decide_next_focus(salient_regions, query)
elif current_focus == "regional":
# 区域分析阶段
selected_regions = self.select_top_regions(salient_regions, query)
regional_features = []
for region in selected_regions:
region_crop = self.crop_region(image, region.bbox)
features = self.detail_extractor(region_crop)
regional_features.append(features)
perception_history.append({
'step': step,
'type': 'regional',
'features': regional_features,
'regions': selected_regions
})
current_focus = "detail"
elif current_focus == "detail":
# 细节提取阶段
detailed_info = self.extract_fine_details(
image, selected_regions, query
)
perception_history.append({
'step': step,
'type': 'detail',
'info': detailed_info
})
# 判断是否需要继续
if self.termination_condition(detailed_info, query):
break
else:
current_focus = "global" # 可能需要重新全局分析
# 多尺度信息融合
fused_representation = self.multi_scale_fusion(perception_history)
return fused_representation
挑战2：检索策略的适应性需求
就比如当前这个ppt,我看不清楚是不是会放大再看清楚
# VRAG-RL动态RAG流程
def dynamic_rag(query, visual_content, knowledge_base):
state = initialize_state(query, visual_content)
context_history = []
for step in range(max_reasoning_steps):
# 基于当前状态选择动作
action = policy_network.select_action(state)
# 执行视觉感知动作
if action.type == "visual_focus":
focused_region = focus_on_region(visual_content, action.coordinates)
state.update_visual_context(focused_region)
elif action.type == "retrieve":
new_docs = adaptive_retrieve(state.current_query, knowledge_base)
state.update_retrieved_docs(new_docs)
elif action.type == "reason":
partial_result = reasoning_step(state)
context_history.append(partial_result)
# 判断是否达到终止条件
if termination_condition(state, context_history):
break
return generate_final_answer(context_history)
由挑战1和2引出挑战3：奖励信号设计的复杂性
奖励函数的理论设计
VRAG-RL的奖励函数设计基于多目标优化理论，需要平衡不同维度的性能指标：
检索效率奖励设计
检索效率奖励基于信息检索理论中的相关性评估指标，但针对视觉内容进行了扩展：
传统NDCG计算：
视觉增强NDCG计算：
class RetrievalRewardCalculator:
def __init__(self):
self.visual_relevance_model = VisualRelevanceModel()
self.text_relevance_model = TextRelevanceModel()
def compute_retrieval_reward(self, query, retrieved_docs, visual_context=None):
"""计算检索效率奖励"""
relevance_scores = []
for doc in retrieved_docs:
# 文本相关性
text_rel = self.text_relevance_model.score(query, doc.text)
# 视觉相关性（如果有视觉上下文）
visual_rel = 1.0 # 默认值
if visual_context is not None and doc.has_visual:
visual_rel = self.visual_relevance_model.score(
visual_context, doc.visual_content
)
# 综合相关性
combined_rel = 0.6 * text_rel + 0.4 * visual_rel
relevance_scores.append(combined_rel)
# 计算NDCG
dcg = self.compute_dcg(relevance_scores)
ideal_dcg = self.compute_ideal_dcg(relevance_scores)
ndcg = dcg / ideal_dcg if ideal_dcg > 0 else 0
return ndcg
def compute_dcg(self, relevance_scores):
"""计算折扣累积增益"""
dcg = 0
for i, score in enumerate(relevance_scores):
dcg += (2**score - 1) / math.log2(i + 2)
return dcg
模式一致性奖励设计
模式一致性奖励确保模型遵循合理的推理模式，避免无效的随机探索：
class ReasoningPattern:
def __init__(self):
self.valid_transitions = {
'start': ['global_view', 'region_select'],
'global_view': ['region_select', 'retrieve'],
'region_select': ['detail_extract', 'zoom_in', 'crop'],
'detail_extract': ['retrieve', 'reason'],
'retrieve': ['reason', 'region_select'],
'reason': ['retrieve', 'region_select', 'answer'],
'answer': ['end']
}
def is_valid_transition(self, current_state, action, next_state):
"""检查状态转移是否符合推理模式"""
return next_state in self.valid_transitions.get(current_state, [])
def compute_pattern_reward(self, transition_history):
"""计算模式一致性奖励"""
valid_transitions = 0
total_transitions = len(transition_history) - 1
for i in range(total_transitions):
current = transition_history[i]['state']
action = transition_history[i]['action']
next_state = transition_history[i+1]['state']
if self.is_valid_transition(current, action, next_state):
valid_transitions += 1
pattern_consistency = valid_transitions / total_transitions if total_transitions > 0 else 1.0
# 奖励函数设计
if pattern_consistency >= 0.8:
return 1.0
elif pattern_consistency >= 0.6:
return 0.5
elif pattern_consistency >= 0.4:
return 0.0
else:
return -0.5
答案质量奖励设计
答案质量奖励采用多维度评估方法，结合自动化指标和模型(有一个RM模型)评估：
class AnswerQualityEvaluator:
def __init__(self):
self.semantic_evaluator = SemanticSimilarityModel()
self.factual_checker = FactualAccuracyChecker()
self.completeness_analyzer = CompletenessAnalyzer()
self.reference_model = ReferenceModel()
def compute_answer_reward(self, generated_answer, reference_answer, context=None):
"""计算答案质量奖励"""
# 1. 语义相似度评估
semantic_score = self.semantic_evaluator.compute_similarity(
generated_answer, reference_answer
)
# 2. 事实准确性检查
factual_score = self.factual_checker.verify_facts(
generated_answer, reference_answer, context
)
# 3. 完整性评估
completeness_score = self.completeness_analyzer.assess_completeness(
generated_answer, reference_answer
)
# 4. 参考模型评分
reference_score = self.reference_model.score(
generated_answer, reference_answer
)
# 加权组合
final_score = (
0.3 * semantic_score +
0.3 * factual_score +
0.2 * completeness_score +
0.2 * reference_score
)
return final_score
实验设计与性能分析
实验数据集详细介绍
VRAG-RL在多个具有挑战性的视觉密集型数据集上进行了全面评估：
| 数据集 | 任务类型 | 数据特点 | 样本数量 | 评估指标 | 挑战特点 |
|---|---|---|---|---|---|
| SlideVQA | 幻灯片问答 | 学术演示文档，复杂布局 | 2,568 | Accuracy, F1, BLEU | 多层次信息整合 |
| ViDoSeek | 视频内容检索 | 动态视觉内容理解 | 1,234 | Recall@K, MRR, MAP | 时序信息处理 |
| ChartQA | 图表数据分析 | 科学图表，数值推理 | 3,456 | Exact Match, Numerical Accuracy | 精确数值理解 |
| DocVQA | 文档理解 | 多页文档，复杂排版 | 5,678 | ANLS, Relaxed Accuracy | 长文档处理 |
| TextVQA | 场景文字理解 | 自然场景中的文字识别 | 4,321 | Accuracy, CIDEr | OCR与理解结合 |
性能提升深度分析
核心指标对比
VRAG-RL vs. 基线方法性能对比：
整体性能提升：
├── Qwen2.5-VL-7B基础: 34.7 → 57.1 (+64.8%)
├── GPT-4V基线对比: 提升15.3个百分点
└── 最强视觉RAG基线: 提升23.7个百分点
分任务性能分析：
├── 图表理解任务: +28.5% (ChartQA数据集)
├── 文档问答任务: +22.1% (DocVQA数据集)
├── 幻灯片分析: +31.2% (SlideVQA数据集)
├── 视频检索任务: +18.9% (ViDoSeek数据集)
└── 场景文字理解: +25.4% (TextVQA数据集)
效率提升指标：
├── 平均推理步数: 8.2 → 5.7 (-30.5%)
├── 检索精度Recall@1: +20.3%
├── 首次命中率: +27.8%
└── 端到端延迟: -15.2%
应用场景
-
教育辅助系统
生物学课堂中，学生提问“细胞有丝分裂过程”，系统定位教材插图中分裂各期阶段，放大展示纺锤体结构，生成动态解说动画。 -
金融图表分析
自动识别财报中的股价K线图，聚焦关键波动节点，结合新闻事件生成归因报告。在回测中准确捕捉87% 的趋势转折信号。 -
多模态客服引擎
用户上传家电故障图，系统先定位错误代码区域，二次放大电路板烧蚀点，关联维修知识库生成解决方案。
总结
核心技术创新总结
实验验证成果
学术价值与实践意义
未来发展前景
参考资料
https://mp.weixin.qq.com/s/Q0Q29PapcGlfZKP2ClRlSA: https://mp.weixin.qq.com/s/Q0Q29PapcGlfZKP2ClRlSA
https://mp.weixin.qq.com/s/6zuo7ltNrO8VUM006LI-lg: https://mp.weixin.qq.com/s/6zuo7ltNrO8VUM006LI-lg
https://mp.weixin.qq.com/s/PVNHO1Fg0oTe8UAj5ST7Vg: https://mp.weixin.qq.com/s/PVNHO1Fg0oTe8UAj5ST7Vg
