VisRAG

VisRAG（视觉检索增强生成模型）是一种新颖的基于视觉语言模型（VLM）的检索增强生成（RAG）管道。在这一管道中，文档不再首先进行文本解析，而是直接通过视觉语言模型将文档嵌入为图像，然后检索以增强视觉语言模型的生成能力。与传统的基于文本的RAG相比，VisRAG最大程度地保留和利用了原始文档中的数据信息，避免了在解析过程中引入的信息丢失。

VisRAG的使用场景

1. 文档检索：在需要从大量文档中检索相关信息时，可以使用VisRAG-Ret模块进行文档嵌入和相似性计算。例如，在学术研究中，可以快速找到与特定查询相关的研究文献或数据。

2. 多模态生成：VisRAG-Gen模块能够基于检索到的文档生成丰富的内容，可以用于内容创作、报告生成、数据总结等场景。用户可以通过图像和文本的结合来创建更具表现力的输出。

3. 信息查询与提取：在涉及复杂文档的情况下，比如合同、技术手册等，用户可以利用VisRAG直接从图像中提取信息而无需将其转换为文本，适合信息提取和知识问答等应用。

4. 教育和研究辅助：在教育领域，教师和学生可以利用VisRAG快速查找相关资料，提高研究的高效性和准确性。

整体而言，VisRAG是一种创新的工具，能够有效整合视觉和文本信息，广泛应用于文档处理、信息检索及内容生成等多个领域。