論文の概要: VisDoM: Multi-Document QA with Visually Rich Elements Using Multimodal Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10704v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 06:24:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.764971
• Title: VisDoM: Multi-Document QA with Visually Rich Elements Using Multimodal Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: VisDoM:マルチモーダル検索拡張生成を用いたビジュアルリッチ要素を用いたマルチドキュメントQA
• Authors: Manan Suri, Puneet Mathur, Franck Dernoncourt, Kanika Goswami, Ryan A. Rossi, Dinesh Manocha,
• Abstract要約: 本稿では,マルチドキュメント設定でQAシステムを評価するために設計された,初の総合ベンチマークであるVisDoMBenchを紹介する。 視覚とテキストのRAGを同時に利用する新しいマルチモーダル検索拡張生成(RAG)手法であるVisDoMRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.06122876025063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding information from a collection of multiple documents, particularly those with visually rich elements, is important for document-grounded question answering. This paper introduces VisDoMBench, the first comprehensive benchmark designed to evaluate QA systems in multi-document settings with rich multimodal content, including tables, charts, and presentation slides. We propose VisDoMRAG, a novel multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) approach that simultaneously utilizes visual and textual RAG, combining robust visual retrieval capabilities with sophisticated linguistic reasoning. VisDoMRAG employs a multi-step reasoning process encompassing evidence curation and chain-of-thought reasoning for concurrent textual and visual RAG pipelines. A key novelty of VisDoMRAG is its consistency-constrained modality fusion mechanism, which aligns the reasoning processes across modalities at inference time to produce a coherent final answer. This leads to enhanced accuracy in scenarios where critical information is distributed across modalities and improved answer verifiability through implicit context attribution. Through extensive experiments involving open-source and proprietary large language models, we benchmark state-of-the-art document QA methods on VisDoMBench. Extensive results show that VisDoMRAG outperforms unimodal and long-context LLM baselines for end-to-end multimodal document QA by 12-20%.
• Abstract（参考訳）: 複数の文書の集合、特に視覚的に豊かな要素の集合からの情報を理解することは、文書による質問応答において重要である。 本稿では、テーブル、チャート、プレゼンテーションスライドを含むリッチなマルチモーダルコンテンツを備えたマルチドキュメント設定でQAシステムを評価するために設計された最初の総合ベンチマークであるVisDoMBenchを紹介する。 視覚的およびテキスト的RAGを同時に利用し、堅牢な視覚検索機能と洗練された言語学的推論を組み合わせた、新しいマルチモーダル検索拡張生成(RAG)手法であるVisDoMRAGを提案する。 VisDoMRAGは、エビデンスキュレーションを含む多段階の推論プロセスを採用し、同時にテキストとビジュアルのRAGパイプラインをチェーン・オブ・プリーティングする。 VisDoMRAGの重要な新規性は、一貫性に制約のあるモジュラリティ融合機構である。 これにより、重要な情報がモダリティに分散するシナリオにおける精度が向上し、暗黙の文脈属性による回答の妥当性が向上する。 オープンソースおよびプロプライエタリな大規模言語モデルを含む広範な実験を通じて、我々はVisDoMBench上で最先端の文書QA手法をベンチマークする。 その結果, VisDoMRAGは, エンド・ツー・エンドのマルチモーダル文書QAにおいて, 単文および長文のLLMベースラインを12～20%向上させることがわかった。

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