論文の概要: Fine-Grained Retrieval-Augmented Generation for Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20964v2
• Date: Fri, 11 Apr 2025 16:02:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 15:34:41.538857
• Title: Fine-Grained Retrieval-Augmented Generation for Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 視覚質問応答のための微粒化検索生成法
• Authors: Zhengxuan Zhang, Yin Wu, Yuyu Luo, Nan Tang,
• Abstract要約: VQA(Visual Question Answering)は、画像からの情報を活用することで、自然言語の質問に対する回答を提供することに焦点を当てている。 外部知識ベース(KB)を活用する検索拡張世代(RAG)が,将来性のあるアプローチとして出現する。 本研究では,テキストスニペットをベクトルデータベースに格納したエンティティイメージにマージする,きめ細かい知識単位を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.622529359686016
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Visual Question Answering (VQA) focuses on providing answers to natural language questions by utilizing information from images. Although cutting-edge multimodal large language models (MLLMs) such as GPT-4o achieve strong performance on VQA tasks, they frequently fall short in accessing domain-specific or the latest knowledge. To mitigate this issue, retrieval-augmented generation (RAG) leveraging external knowledge bases (KBs), referred to as KB-VQA, emerges as a promising approach. Nevertheless, conventional unimodal retrieval techniques, which translate images into textual descriptions, often result in the loss of critical visual details. This study presents fine-grained knowledge units, which merge textual snippets with entity images stored in vector databases. Furthermore, we introduce a knowledge unit retrieval-augmented generation framework (KU-RAG) that integrates fine-grained retrieval with MLLMs. The proposed KU-RAG framework ensures precise retrieval of relevant knowledge and enhances reasoning capabilities through a knowledge correction chain. Experimental findings demonstrate that our approach significantly boosts the performance of leading KB-VQA methods, achieving an average improvement of approximately 3% and up to 11% in the best case.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)は、画像からの情報を活用することで、自然言語の質問に対する回答を提供することに焦点を当てている。 GPT-4oのような最先端のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、VQAタスクで高い性能を発揮するが、ドメイン固有性や最新の知識にアクセスできないことが多い。 この問題を緩和するために、KB-VQAと呼ばれる外部知識ベース(KB)を活用する検索強化世代(RAG)が期待できるアプローチとして出現する。 それにもかかわらず、画像をテキスト記述に変換する従来の一助的検索技術は、しばしば重要な視覚的詳細が失われる。 本研究では,テキストスニペットをベクトルデータベースに格納したエンティティイメージにマージする,きめ細かい知識単位を提案する。 さらに,細粒度検索をMLLMと統合した知識単位検索拡張生成フレームワーク(KU-RAG)を導入する。 提案したKU-RAGフレームワークは、関連する知識の正確な検索を保証し、知識補正チェーンを介して推論能力を向上させる。 実験の結果,本手法はKB-VQA法の性能を著しく向上させ,最大で3%,最大で11%向上した。

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