VRAG-RL：通义开源多模态视觉感知与推理框架

通义开源视觉感知多模态RAG推理框架VRAG-RL是通义实验室自然语言智能团队发布的一款创新框架，以下是其详细介绍：

核心概念

• 视觉感知动作空间：VRAG-RL定义了一个视觉感知动作空间，包括选择、裁剪和缩放感兴趣区域等动作，使视觉语言模型能够逐步从粗略到精细地收集信息，增强了模型聚焦于信息密集区域的能力，更有效地激活其特定于视觉的推理能力。

• 强化学习策略：该框架通过强化学习训练多模态智能体，使模型能够与搜索引擎互动，自主采样单回合或多回合的推理轨迹，并根据这些样本进行持续优化。

• 细粒度奖励机制：引入了一种综合的奖励结构，将检索性能和基于模型的结果奖励整合在一起，使模型与实际应用更加紧密地结合起来，弥合了用户最初意图与检索器之间的差距。

技术特点

• 多专家采样策略：采用多专家采样方法，结合大规模模型的推理能力和专家模型的精确标注，使模型能够学习到更高效的视觉感知策略。

• 检索与推理协同优化：其细粒度奖励机制将检索效率、模式一致性与生成质量三方面因素融合，引导模型在与搜索引擎的交互中不断优化检索与推理路径，实现了检索与推理的双向驱动和闭环优化。

• 引入GRPO算法：引入了业界领先的GRPO算法，通过本地部署搜索引擎模拟真实世界应用场景，实现搜索引擎调用零成本，模型训练更加高效，提升了模型的泛化能力。

性能表现

• 显著优于现有方法：在多个视觉语言基准数据集上均取得了显著优于现有方法的性能表现，任务类型涵盖从单跳到多跳推理、从纯文本理解到图表识别和复杂布局解析等多种视觉丰富场景。

• 多轮交互能力：支持多轮交互，能够在推理阶段逐步聚焦于信息密集区域，实现从粗到细的信息获取。

应用场景

• 复杂视觉文档处理：可应用于需要从复杂的视觉文档知识库中检索并推理关键信息的场景，如医疗影像分析、法律文档解析等。

• 多模态信息融合：在需要融合多种模态信息进行推理的任务中，如智能驾驶、机器人导航等，能够更好地处理图像、文本等多模态数据。

• 智能问答与搜索：可用于智能问答系统和搜索引擎，提升对用户问题的理解和回答质量，尤其是在涉及视觉信息的查询中。

VRAG-RL的开源代码可在Github上找到。