論文の概要: Retrieval-Augmented Search for Large-Scale Map Collections with ColPali

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25718v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 17:27:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.816339
• Title: Retrieval-Augmented Search for Large-Scale Map Collections with ColPali
• Title（参考訳）: ColPaliを用いた大規模地図コレクション検索
• Authors: Jamie Mahowald, Benjamin Charles Germain Lee,
• Abstract要約: 本稿では,歴史地図検索システムであるmap-RASを紹介する。 議会図書館が開催している地図画像101,233件の公開デモについて詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3177681589844814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal approaches have shown great promise for searching and navigating digital collections held by libraries, archives, and museums. In this paper, we introduce map-RAS: a retrieval-augmented search system for historic maps. In addition to introducing our framework, we detail our publicly-hosted demo for searching 101,233 map images held by the Library of Congress. With our system, users can multimodally query the map collection via ColPali, summarize search results using Llama 3.2, and upload their own collections to perform inter-collection search. We articulate potential use cases for archivists, curators, and end-users, as well as future work with our system in both machine learning and the digital humanities. Our demo can be viewed at: http://www.mapras.com.
• Abstract（参考訳）: 図書館,資料館,博物館が所蔵するデジタルコレクションの検索とナビゲートには,マルチモーダルなアプローチが大いに期待されている。 本稿では,歴史地図検索システムであるmap-RASを紹介する。 本フレームワークの導入に加えて,米国議会図書館が所蔵する101,233枚の地図画像の公開デモについて詳述する。 我々のシステムでは,ColPali経由で地図コレクションをマルチモーダルに検索し,Llama 3.2を用いて検索結果を要約し,コレクションをアップロードして相互検索を行うことができる。 我々は、アーキビスト、キュレーター、エンドユーザーのための潜在的なユースケースと、機械学習とデジタルヒューマニティの両方における我々のシステムとの今後の取り組みを明確にする。 私たちのデモは、http://www.mapras.com.comで見ることができる。

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