ColPali：基于视觉语言模型的新型高效文档检索系统

由 Illuin科技、Equall.ai、巴黎-萨克雷大学和苏黎世联邦理工学院 联合提出，ColPali 是一种基于视觉语言模型（VLMs）的文档检索模型，能够直接从文档图像中提取信息，实现快速、准确、多语言支持的文档检索。

• GitHub：https://github.com/illuin-tech/colpali
• 模型：https://huggingface.co/collections/vidore/colpali-models-673a5676abddf84949ce3180

与传统依赖OCR和布局识别的文档检索系统不同，ColPali 利用现代视觉语言模型，同时捕捉文档的视觉和文本内容（如图表、表格、排版、字体等），从而更贴近人类对文档的理解方式。

为什么需要 ColPali？

传统文档检索系统通常依赖于文本内容，例如通过关键词匹配来查找文档。然而，许多重要文档（如学术论文、商业报告、政府文件）不仅包含文字，还包含大量视觉元素，例如：

• 图表（展示实验结果、财务趋势）
• 表格（汇总关键数据）
• 图片（辅助说明）
• 排版（结构化信息）

这些元素对理解文档内容至关重要，但传统系统往往无法有效利用。ColPali 的出现，正是为了解决这一问题。

ColPali 的核心技术亮点

✅ 多向量嵌入（Multi-vector Embeddings）

ColPali 基于 ColBERT 检索策略，将文档页面图像输入视觉语言模型（如 PaliGemma、Qwen2-VL），提取图像块（image patches），并通过线性投影生成多向量表示。这种表示方式能够：

• 同时捕捉文本内容与视觉结构
• 提高检索的细粒度匹配能力

✅ 延迟交互匹配机制（Late Interaction Matching）

在检索过程中，ColPali 使用 延迟交互机制，即在查询和文档嵌入之间进行细粒度相似度计算，从而提升匹配精度。

✅ 高效流程，无需OCR

ColPali 无需依赖OCR、PDF解析或复杂布局识别流程，仅需输入文档图像即可完成检索，大大简化了处理流程，提高了系统鲁棒性。

支持的模型列表（截至当前）

主要功能与特点

🚀 高效性

• 无需OCR或PDF解析：直接处理文档图像，流程更简单
• 检索速度快：在线查询延迟仅为 30ms，与传统模型相当但性能更优

🔍 高准确性

• 融合视觉与文本信息：支持图表、表格等视觉元素检索
• 多向量表示 + 延迟交互机制：显著提升匹配精度

🌍 多语言支持

• 模型在法语等非英语文档上也表现优异
• 可用于跨语言文档检索任务

🔧 可扩展性强

• 支持大规模文档集合
• 可结合向量数据库（如 FAISS）进行高效索引
• 可通过硬件加速与压缩技术进一步优化性能

工作原理简述

ColPali 的工作流程主要包括以下几个步骤：

1. 图像嵌入生成
   使用视觉语言模型（如 Qwen2-VL）从文档图像中提取图像块，并生成多向量嵌入。
2. 查询嵌入匹配
   用户输入查询文本，模型生成对应的查询嵌入。
3. 延迟交互计算
   在查询与文档嵌入之间进行细粒度相似度计算，提升匹配精度。
4. 高效检索
   利用向量相似度计算与索引技术，在大规模文档集合中快速定位匹配文档。

测试结果与性能表现

在多个基准测试中，ColPali 展现出显著优势：

• ViDoRe基准得分：最高达 89.4
• nDCG@5 平均值：达到 81.3
• 在线查询延迟：仅 30ms
• 多语言表现：在法语文档检索中同样表现优异

与基于 BM25 的文本检索、基于 SigLIP 的视觉检索方法相比，ColPali 在准确性和效率上均有显著提升。

应用场景

ColPali 可广泛应用于以下场景：

• 📚 学术论文检索：支持图表、公式、排版等复杂结构检索
• 💼 商业报告分析：从大量文档中快速定位关键数据图表
• 📄 政府文件管理：高效检索含图像与表格的政策文件
• 📊 企业知识库构建：无需OCR即可构建多模态文档索引
• 🌐 跨语言信息检索：支持多语言文档的统一检索系统