在當今信息爆炸的時代，如何高效地從海量文檔中提取所需信息，成爲企業面臨的一大挑戰。最近的一項技術比較研究，將視覺檢索增強生成（Vision-RAG）與文本檢索增強生成(Text-RAG)進行了深入分析，揭示了它們在企業搜索中的優勢與劣勢。

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文本檢索增強生成（Text-RAG）通常的工作流程是先將 PDF 文檔轉化爲文本，再進行嵌入和索引。然而，這一過程往往因爲 OCR(光學字符識別)技術的不完善，導致文檔的排版信息、表格結構和圖表語義丟失。這些問題直接影響了信息檢索的精準度和召回率。

相對而言，視覺檢索增強生成（Vision-RAG）採用了更爲先進的方式。它首先將 PDF 文檔轉換爲圖像，並通過視覺語言模型(VLM)生成高保真的嵌入。這樣的處理不僅保留了文檔的佈局和圖表信息，還在實際應用中取得了顯著的提升。研究顯示，Vision-RAG 在處理視覺豐富的文檔時，能夠在檢索和生成的環節上實現25% 到39% 的整體提升。

此外，研究還發現，使用高分辨率的視覺模型在推理質量上有顯著的提升，因爲在處理小字體、符號和圖表時，分辨率的細膩程度是至關重要的。然而，視覺檢索的成本通常要高於文本檢索，這主要是因爲圖像處理時的 token 數量顯著增加。

在設計生產環境中的 Vision-RAG 系統時，專家建議企業應當確保不同模態之間的嵌入對齊，使用經過訓練的編碼器進行文本和圖像的交互匹配，並在檢索流程中優先選擇高質量的圖像輸入。同時，利用高效的檢索與重排序機制，企業能夠有效地管理 token 成本，提高信息檢索的準確性。

劃重點:  

🌟 Vision-RAG 在處理視覺豐富的文檔時，相比 Text-RAG 可提高25% 至39% 的整體檢索精度。  

📈 高分辨率視覺模型能夠顯著提升信息推理質量，尤其在處理小字體和複雜圖表時。  

💰 儘管 Vision-RAG 的成本較高，但其在信息檢索精度上的優勢，使其成爲企業搜索中的理想選擇。