Adobe首發多Agent、跨模態框架MDocAgent：復雜文檔理解性能爆炸12%，錯誤率直降21%
文檔問答太難了
含有豐富文本和視覺元素（如圖表、圖像等）的長文檔，在進行文檔問答時，現有的方案有其局限性：
- 傳統的大型語言模型（LLMs）僅能處理文本信息
- 大型視覺語言模型（LVLMs）雖然能夠處理視覺內容，但在處理長文檔時往往效率低下，并且難以對文本和視覺信息進行有效的融合與推理。
- 現有的檢索增強生成（RAG）方法雖然能夠從長文檔中提取關鍵信息，但它們通常僅依賴于單一模態（文本或圖像）進行檢索，缺乏跨模態的信息整合能力。
MDocAgent
5個智能體
MDocAgent通過引入多個專門的智能體（agents），協同處理文本和圖像信息，以實現對文檔內容的深入理解。 具體而言，MDocAgent 包含以下五個智能體：
- 通用智能體（General Agent）：負責初步的多模態信息整合，為后續的分析提供基礎。
- 關鍵信息提取智能體（Critical Agent）：識別并提取對回答問題至關重要的文本和視覺信息，為其他智能體提供指導。
- 文本智能體（Text Agent）：專注于文本信息的分析，從文本中提取與問題相關的細節。
- 圖像智能體（Image Agent）：專注于圖像信息的分析，從圖像中提取與問題相關的視覺細節。
- 總結智能體（Summarizing Agent）：綜合所有智能體的輸出，生成最終的答案。
MDocAgent架構
- MDocAgent 通過多模態多智能體的協同工作，實現對文檔內容的全面理解。
- 該框架不僅關注文本和圖像信息的獨立分析，還強調跨模態信息的融合與推理。
- 通過將文檔預處理、多模態上下文檢索、關鍵信息提取、專門智能體處理以及答案合成等步驟有機結合，MDocAgent 能夠在復雜的文檔環境中，精準地定位和整合關鍵信息，從而生成準確的答案。
- 文檔預處理：
a.文檔預處理的目的是，將文檔轉換為適合后續分析的格式。
b.對于文檔中的每一頁，使用 OCR 技術識別圖像中的文本內容，同時通過 PDF 解析技術提取數字化文本。
c.將提取的文本表示為文本段落序列，每個段落包含一頁中的部分或全部文本。
d.同時，將每一頁的原始圖像保留下來，以便后續的視覺分析。
- 多模態上下文檢索：
a.多模態上下文檢索階段的目標是，從文檔中檢索與問題最相關的文本和圖像信息。
b.使用 ColBERT 對文檔中的文本段落進行索引，并根據問題檢索出最相關的文本段落。
c.使用 ColPali 對文檔中的圖像頁面進行處理，生成視覺嵌入向量，并根據問題檢索出最相關的圖像頁面。
d.通過比較文本和圖像的相關性得分，選擇最相關的文本段落和圖像頁面作為后續分析的上下文。
e.這一階段通過結合文本和圖像檢索，為后續的智能體分析提供了豐富的上下文信息。
- 關鍵信息提取：
a.關鍵信息提取階段目的是，從檢索到的上下文中提取對回答問題至關重要的信息。
b.通用智能體對檢索到的文本和圖像信息進行初步分析，生成初步答案。
c.關鍵信息提取智能體則進一步分析這些信息，提取出對回答問題至關重要的文本和視覺信息。
d.提取的關鍵信息將作為后續專門智能體處理的輸入，指導它們的分析過程。
e.這一階段通過提取關鍵信息，為后續的專門智能體處理提供明確的指導，提高系統的效率和準確性。
- 專門智能體處理：
a.專門智能體處理的目的是，對提取的關鍵信息進行深入分析。
b.文本智能體接收提取的關鍵文本信息和相關的文本上下文，通過分析文本內容，生成詳細的文本答案。
c.圖像智能體接收提取的關鍵視覺信息和相關的圖像上下文，通過分析圖像內容，生成詳細的視覺答案。
d.文本智能體和圖像智能體分別從文本和圖像的角度對問題進行分析，生成的答案將作為后續答案合成階段的輸入。
e.這一階段通過專門智能體的協同工作，實現對文本和圖像信息的深入分析，為最終答案的生成提供了豐富的依據。
- 答案合成：
a.答案合成階段目的是，綜合所有智能體的輸出，生成最終的答案。
b.總結智能體接收來自通用智能體、文本智能體和圖像智能體的答案。
c.總結智能體分析這些答案，識別其中的共同點、差異和互補信息。
d.總結智能體根據這些分析結果，生成一個綜合性的答案，該答案不僅考慮了文本和圖像信息，還考慮了它們之間的關系。
e.這一階段通過綜合分析所有智能體的輸出，生成了一個全面且準確的答案。
MDocAgent方案VS M3DocRAG & ColBERT+Llama3.1
案例1
- 要求比較文檔中兩個不同拉丁裔群體的人口數量：外國出生的拉丁裔和通過手機采訪的拉丁裔。
- 文檔中包含了相關的文本描述和表格數據，但這些信息分散在不同的位置，需要同時從文本和圖像中提取并整合。
- 檢索階段：
a.ColBERT 和 ColPali 成功檢索到了包含相關信息的頁面，但僅檢索到頁面是不夠的，還需要進一步分析頁面中的具體內容。
b.ColBERT：僅依賴文本信息，未能準確解析文本中的數值數據，錯誤地得出“外國出生的拉丁裔人口更多”的結論。
c.M3DocRAG：雖然結合了文本和圖像信息，但由于缺乏對關鍵信息的細致提取和跨模態整合能力，未能正確回答問題。
d.MDocAgent 通過多模態上下文檢索，同時利用文本和圖像信息，避免了單一模態方法的局限性。
- 初步分析與關鍵信息提?。?/li>
a.通用智能體（General Agent）生成了一個初步但較為模糊的答案，指出“通過手機采訪的拉丁裔人口更多”。
- 關鍵信息提取智能體（Critical Agent）識別出關鍵信息，包括文本中的“外國出生（排除波多黎各）”和圖像中的“手機抽樣框架”表格。
- 專門智能體處理：
a.文本智能體（Text Agent）根據關鍵信息提取智能體提供的線索，從文本中提取到“外國出生（排除波多黎各）的人數為 795”。
b.圖像智能體（Image Agent）從表格中提取到“通過手機采訪的人數為 1051”。
- 答案合成：
a.總結智能體（Summarizing Agent）整合所有智能體的輸出，生成最終答案：“通過手機采訪的拉丁裔人數（1051）大于外國出生的拉丁裔人數（795）”。
案例2：
- 要求從一個列表中識別出唯一一個沒有包含人員的相應圖像的原因。
- 文檔中包含了一個關于 NTU 智慧校園的列表，但列表沒有明確編號，且每個原因旁邊都有相應的圖像。
- 檢索階段：
a.ColBERT 未能檢索到正確的證據頁面，導致 ColBERT + Llama-3.1-8B 無法回答問題。
b.ColPali 成功檢索到了包含證據的頁面，但由于缺乏對關鍵信息的細致提取和跨模態整合能力，未能正確回答問題。
c.MDocAgent 通過多模態檢索，成功定位到包含關鍵信息的頁面。
- 初步分析與關鍵信息提?。?/li>
a.通用智能體（General Agent）生成了一個初步答案，但未能準確識別。
b.關鍵信息提取智能體（Critical Agent）識別出關鍵文本線索“Most Beautiful Campus”和相應的視覺元素（NTU 校園的圖像）。
- 專門智能體處理：
a.文本智能體（Text Agent）根據關鍵信息提取智能體提供的線索，嘗試從文本中找到相關信息，但由于文本中沒有明確的列表編號，未能直接找到答案。
b.圖像智能體（Image Agent）利用關鍵信息，正確識別出“NTU campus without people”作為答案。
- 答案合成：
a.總結智能體（Summarizing Agent）綜合所有智能體的輸出，最終確定答案為“Most Beautiful Campus”，并指出該原因的圖像中沒有人員
案例3：
- 要求從文檔中識別出 Professor Lebour 的學位。
- 文檔中包含相關文本描述和圖像，但信息分散在不同的位置，需要同時從文本和圖像中提取并整合。
- 檢索階段：
a.ColBERT 成功檢索到了包含相關信息的頁面，但 ColBERT + Llama-3.1-8B 在生成答案時錯誤地將 “F.G.S.” 識別為一個學位，導致答案不準確。
b.ColPali 未能檢索到正確的頁面，導致 M3DocRAG 無法回答問題。
c.MDocAgent 通過多模態檢索，成功定位到包含關鍵信息的頁面。
- 初步分析與關鍵信息提取：
a.通用智能體（General Agent）生成了一個初步答案，但未能準確識別所有信息，錯誤地將 “F.G.S.” 識別為一個學位。
b.關鍵信息提取智能體（Critical Agent）識別出關鍵文本線索 “M.A.”，并從圖像中提取了相關的視覺線索。
- 專門智能體處理：
a.文本智能體（Text Agent）根據關鍵信息提取智能體提供的線索，從文本中提取到 “G. A. Lebour, M.A., F.G.S.”，并確認 “M.A.” 是一個學位。
b.圖像智能體（Image Agent）利用關鍵信息，確認圖像中沒有提供額外的學位信息，但支持文本中的 “M.A.”。
- 答案合成：
a.總結智能體（Summarizing Agent）綜合所有智能體的輸出，最終確定答案為 “Prof. Lebour holds a Master of Arts (M.A.) degree.”。
本文轉載自??CourseAI??，作者：CourseAI
