ColPali智能检索实操：10分钟搞定跨境文档信息

各位跨境的伙伴们，大家好！我是你们的老朋友，也是在跨境这条路上摸爬滚打多年的老司机。今天，咱们不聊市场风向，不谈流量策略，来聊点更底层、更硬核的技术——如何高效地从海量的文档资料中精准找到我们想要的信息。

相信大家都有过这样的经历：面对一堆PDF文档，无论是海外市场调研报告、竞品分析文件，还是各种政策法规、产品说明书，想从中快速提取关键信息，简直是头疼！

传统的做法，一般是这样：

咱们得先用OCR（光学字符识别）把扫描版的PDF转成文字。
接着，用文档布局识别模型，把页面里的段落、图片、标题这些都给区分开。
然后，努力还原文档的阅读顺序和结构。
有时候，为了更全面，还得用专业的模型去给图片、表格这些配上文字说明，但这个过程特别耗资源。
文本分块策略也得考虑，怎么分、怎么合，才能保证信息连贯。
再用一个强大的嵌入模型（比如BGE M3），把这些文字块映射到一个语义向量空间里。
最后，把这些向量存起来，方便以后检索。

这些步骤听起来就够复杂了吧？虽然市面上有些工具能帮上忙（比如外媒的Unstructured、Surya），但整个索引过程往往又慢又容易出错，最关键的是，它很难真正理解文档里的那些“视觉信息”——比如表格的排版、图片的含义、字体大小和颜色传递的情绪等等。而这些，往往才是我们人眼阅读时最重要的信息点。

那么，有没有一种更“偷懒”却更高效的办法呢？

答案是：直接把页面图片“嵌入”进去！
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你可能会说，这不就是把图片存起来吗？没那么简单！新媒网跨境获悉，今天老师傅要给大家介绍的这个方法，叫做ColPali，它之所以能实现，离不开视觉语言模型领域的最新进展，特别是谷歌瑞士团队的PaliGemma模型。同时，它还巧妙地借鉴了美国学者奥马尔·哈塔布（Omar Khattab）在ColBERT模型中提出的“晚期交互”机制，实现了多向量检索。

听起来有点绕？别急，我给大家拆解开来，保证大家听得明白！

一、模型架构：ColPali的“秘密武器”

任何一个检索系统，基本都分两步走：索引和查询。

索引阶段： 就是提前把所有的文档都处理好、存好。
查询阶段： 用户提出问题后，系统能以最快的速度在预先建好的索引里找到匹配的文档。

要让检索系统好用，有几个硬性指标：

（1）检索效果要好： 能找到我们真正想要的信息。
（2）索引速度要快： 大量文档处理起来不能太慢。
（3）查询延迟要低： 用户提问后，要能秒出结果。

传统的“双编码器”神经检索系统，在索引时，通常会先从文档里提取出语义连贯的文本片段，然后把它们转换成密集的向量（可以理解成一串数字），这些向量代表着文本的语义含义，最后把这些“嵌入”存储起来。查询时，用户的提问也会被转换成向量，系统再去找出那些与提问向量“最相似”的文档片段，快速呈现出来。
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但咱们的ColPali有点不一样！在索引阶段，它大大简化了流程，直接用文档页面的**“截图”来做文章。一个视觉语言模型（PaliGemma-3B）会把图片切成一个个小“补丁”（可以理解成小方块），这些小方块再交给视觉Transformer（SigLIP-So400m）去编码。接着，这些“补丁嵌入”会被线性投影，作为“软令牌”输入到一个语言模型（Gemma 2B）中。这么一番操作，就能得到高质量的、带有上下文信息的“补丁嵌入”，并且把它们投影到一个更低的维度（D=128），方便高效存储。这样一来，每一页文档图片，都变成了一个多向量的文档表示**，被我们存储起来。

等到咱们需要查询的时候，用户的提问也会通过语言模型，得到一个个“令牌嵌入”。这时候，ColPali就能运行一个ColBERT风格的**“晚期交互”（LI）操作**，高效地把查询令牌和文档补丁进行匹配。具体怎么算呢？对于查询中的每一个词，它都会去文档补丁中找到与它ColPali表示最相似的那个补丁。然后，把查询中所有词的最相似补丁的分数加起来，就得到了最终的查询-文档分数。

简单来说，这种晚期交互操作，让查询的每一个词都能和文档的每一个小块进行充分的“交流”，大大丰富了匹配的细节，同时又继承了传统嵌入模型（双编码器）快速匹配和离线计算的优势。

所以，通过ColPali，咱们既能享受快速的索引速度（R2），又不会明显影响查询的响应时间（R3）！那大家最关心的**检索性能（R1）**呢？它表现如何？

二、ViDoRe：让AI像人一样“看”文档

虽然现在有很多很棒的基准测试来评估文本嵌入模型，但在很多实际应用中，老师傅发现，文档前期的“吃透”流程，往往比嵌入模型本身更重要！咱们跨境人日常接触的很多文档，为了高效传达信息，都会大量使用视觉元素。但那些只处理文本的系统，根本无法利用这些视觉线索。据新媒网了解，目前还没有一个基准测试能像人一样，同时考虑文档的文本和视觉特征来评估检索方法。

为此，研究团队专门引入了一个视觉文档检索基准（ViDoRe）。它旨在评估检索器在处理包含丰富视觉信息的文档时的能力，涵盖了各种主题、模态（图片、表格、文本）和语言的任务！
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三、实战成果：ColPali的亮眼表现

咱们再来看看ColPali在实际测试中的表现。

1. 训练细节

ColPali的视觉语言模型主干，是基于PaliGemma的预训练权重来初始化的，只把最终的投影层进行了随机初始化。为了让训练更顺利，他们在语言模型的注意力权重以及线性投影层上，增加了低秩适配器（Low-Rank Adapters）。

训练数据集主要来源于两个方面：一部分是现有的视觉问答数据集，直接把问题作为查询，对应的图片作为正确答案；另一部分，为了扩大覆盖面和多样性，他们还收集了数万份经过许可的PDF文档，涵盖了广泛的主题，并利用外媒知名的Claude Sonnet Vision模型，人工合成了相关的查询。

总共收集了大约10万个“查询-文档图片”对，通过“批内对比损失”进行微调，目标是最大化正确“页面-查询”对的匹配得分，和错误配对的得分差异。

2. ColPali的卓越成绩

在ViDoRe基准测试中，ColPali的表现超越了所有其他参与评估的系统，甚至包括那些使用强大专有视觉模型（比如Claude Sonnet）来为所有视觉元素生成描述的基线模型！
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尤其在处理视觉更复杂的基准任务时，效果差异更加显著，比如InfographicVQA（信息图）、ArxivQA（学术论文图表）和TabFQuAD（表格）。但别以为它只擅长看图，ColPali在所有评估领域和语言中，对以文本为主的文档检索也表现更佳，这让ColPali成为了ViDoRe上整体表现最好的文档检索模型！

3. 强大的可解释性

除了速度快、性能好，ColPali还有一个非常酷的特点：它能可视化文档中哪些“补丁”与特定查询最相关。比如，当查询词是“hour”（小时）时，它不仅能匹配到文档中包含“hourly”（每小时）等词的文本块，还能精准地识别出图表中的时间轴，这充分说明了它对图表的理解能力非常到位！
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这种可解释性在跨境实战中非常有价值，比如你在分析一份海外竞品报告，想要了解某个产品的“上市时间”，ColPali不仅能找到文字描述，还能直接指向图表中的时间线，让你一目了然。

四、风险前瞻与时效提醒

各位跨境的战友们，AI技术发展日新月异，ColPali这样的创新模型，无疑给我们的工作带来了巨大的便利。但作为实战专家，我们也要时刻保持清醒，关注潜在的风险和时效性。

数据合规性与隐私： 在处理海外文档时，务必注意数据来源的合法性以及隐私保护问题。特别是涉及到欧盟GDPR或美国CCPA等法规时，要确保我们的数据处理方式符合当地法律法规，避免不必要的合规风险。
模型迭代与时效性： 就像文章里提到的，AI领域每天都有新的模型和基准发布。ColPali固然强大，但明天也许就有更先进的技术出现。所以，我们要持续学习，关注行业动态，及时更新我们的工具和方法，才能在激烈的市场竞争中保持优势。
技术落地与成本： 任何先进技术最终都要回归实战。在考虑引入这类模型时，除了关注性能，也要评估其部署、维护和运行的成本，以及与现有业务系统的兼容性。选择最适合自己团队和业务规模的解决方案，才是王道。

这篇技术分享已经挺长了，但好消息是，关于ColPali还有更多的资源、信息和实验细节，而且会持续更新！

📝 论文原文：https://arxiv.org/abs/2407.01449
🗃️ 基准测试：https://huggingface.co/vidore
👀 模型地址：https://huggingface.co/vidore/colpali
💻 基准测试代码：https://github.com/illuin-tech/vidore-benchmark
💻 训练代码：https://github.com/ManuelFay/colpali
✖️ 第一作者们的外媒社交账号：@ManuelFaysse, @sibille_hugues, @tonywu_71

参考文献

@misc{faysse2024colpaliefficientdocumentretrieval, title={ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models}, author={Manuel Faysse and Hugues Sibille and Tony Wu and Bilel Omrani and Gautier Viaud and Céline Hudelot and Pierre Colombo}, year={2024}, eprint={2407.01449}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.IR}, url={https://arxiv.org/abs/2407.01449}, }

鸣谢

这项工作主要源自法国中央理工-高等电力学院（CentraleSupélec）与科技公司Illuin Technology之间的学术-产业合作，同时也有Equall.ai公司和瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）的参与。它还获得了法国国家科学计算中心CINES的ADASTRA项目计算资助（资助号2024-AD011015443）。此乃曼努埃尔·费斯、于格·西比勒、托尼·吴、比莱尔·奥姆拉尼、戈蒂埃·维奥、塞琳·于德洛和皮埃尔·科伦坡的联合研究成果。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/colpali-visual-search-10min-cb-docs.html