Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают гибридный метод, объединяющий возможности компьютерного зрения и обработки текста для более точного извлечения информации из документов.
Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.
Купить акции "голубых фишек"
Предложенная архитектура использует пространственную информацию и данные OCR для улучшения релевантности и эффективности поиска по регионам документов.
Несмотря на успехи моделей «зрение-язык» в извлечении информации из документов, точность поиска часто страдает из-за невозможности выделить релевантные фрагменты текста. В работе «Spatially-Grounded Document Retrieval via Patch-to-Region Relevance Propagation» предложен гибридный подход, объединяющий пространственную осведомленность моделей «зрение-язык» и структурированные данные, полученные с помощью OCR, для обеспечения поиска на уровне отдельных регионов документа. Данный метод позволяет повысить релевантность извлекаемого контекста и снизить вычислительные затраты, используя оценки схожести визуальных фрагментов как фильтры для регионов, определенных OCR. Станет ли предложенная архитектура основой для более эффективных систем извлечения знаний из неструктурированных документов?
Пространство имеет значение: вызов для поисковых систем
Традиционные методы поиска информации в документах зачастую игнорируют важные сведения, закодированные в их пространственном расположении. Расположение текста, изображений и других элементов на странице не просто эстетическая деталь, но и несет смысловую нагрузку, определяющую контекст и взаимосвязи между различными частями документа. Например, заголовок, расположенный непосредственно над абзацем, указывает на его тему, а таблица, находящаяся рядом с текстом, предоставляет сопутствующую информацию. Игнорирование этих пространственных сигналов приводит к неполному пониманию содержания и снижает эффективность поиска, особенно в сложных документах, где контекст играет решающую роль. Таким образом, для более точного извлечения информации необходимо учитывать не только текстовое содержание, но и визуальную структуру документа, рассматривая ее как неотъемлемую часть общего смысла.
Существующие методы поиска информации зачастую оказываются неэффективными при работе с коллекциями документов, где ключевое значение имеют пространственные взаимосвязи между элементами. Традиционные подходы, ориентированные преимущественно на текстовый анализ, игнорируют важные сигналы, заключенные в расположении текста, изображений и других компонентов на странице. Это приводит к снижению точности извлечения информации и ухудшению релевантности результатов поиска, поскольку контекст, определяемый пространственным расположением, упускается из виду. Например, таблицы, диаграммы или графические схемы, где расположение данных критично для понимания, могут быть неверно интерпретированы, если не учитывать их пространственную структуру. Таким образом, для эффективной работы с такими документами необходимы новые методы, способные учитывать и анализировать пространственные отношения между элементами.
Современные документы всё чаще представляют собой сложные мультимедийные конструкции, объединяющие текст, изображения, таблицы и другие визуальные элементы. Такая сложность требует от систем поиска принципиально новых подходов, выходящих за рамки традиционного текстового анализа. Эффективное извлечение информации из подобных документов невозможно без учёта пространственного расположения элементов и их визуальной связи. Например, расположение заголовка над таблицей или диаграммой указывает на их тематическую связь, которую игнорирование пространственной структуры лишает систему возможности установить. Поэтому разработка алгоритмов, способных интегрировать анализ текста и визуальных данных, становится ключевой задачей для повышения релевантности и точности поиска в современных цифровых архивах.
ColPali: Сближая зрение и язык
В основе ColPali лежит использование моделей «Vision-Language» (зрение-язык) для преобразования страниц документов в изображения. Этот подход позволяет учитывать пространственный контекст, который теряется при традиционном текстовом представлении. Вместо обработки текста, ColPali анализирует визуальную структуру документа, включая расположение элементов, форматирование и другие визуальные подсказки, что дает возможность более точно понимать взаимосвязи между различными частями документа и извлекать информацию, зависящую от ее местоположения на странице.
В отличие от традиционных систем поиска, основанных исключительно на текстовом анализе документов, ColPali использует визуальное представление страниц, что позволяет преодолеть ограничения, связанные с потерей контекста и пространственного расположения элементов. Такой подход позволяет учитывать взаимосвязь между различными частями документа, например, расположение таблиц, заголовков и изображений относительно текста, что недоступно при обработке только текстового содержимого. Визуальное представление страниц способствует более глубокому пониманию структуры документа и повышает точность извлечения информации, особенно в случаях, когда контекст имеет решающее значение для интерпретации данных.
В основе ColPali лежит метод Patch Embeddings, предполагающий разделение страниц документов на меньшие регионы для анализа. Страница разбивается на участки размером 14 пикселей, что является максимальным достижимым разрешением для данного подхода. В результате, точность распознавания и извлечения информации из этих участков ограничена уровнем ≤73%. Этот метод позволяет учитывать пространственный контекст документа, но его эффективность напрямую зависит от размера патчей и, следовательно, от детализации получаемых представлений.
Позднее взаимодействие: точность релевантности
Механизм “Позднего Взаимодействия” (Late Interaction) в ColPali вычисляет релевантность путем суммирования максимального значения схожести между токенами запроса и “Patch Embeddings” документа, используя функцию $MaxSim$. При этом для каждого токена запроса определяется максимальная схожесть с любым из “Patch Embeddings”, а затем эти максимальные значения суммируются по всем токенам запроса. Этот подход позволяет агрегировать информацию о наиболее релевантных фрагментах документа для каждого элемента запроса, формируя общую оценку релевантности.
Механизм вычисления релевантности, используемый в ColPali, позволяет точно идентифицировать релевантные области внутри документов благодаря суммированию максимального сходства между токенами запроса и $Patch Embeddings$. Это достигается за счет фокусировки на наиболее значимых участках текста, что, в свою очередь, напрямую способствует повышению точности извлечения информации. Повышенная точность выявления релевантных фрагментов снижает количество ложных срабатываний и обеспечивает более эффективный доступ к необходимой информации.
Механизм $Coordinate Mapping$ обеспечивает выравнивание визуальных фрагментов (патчей) с извлеченным текстом посредством технологии оптического распознавания символов (OCR). Этот процесс позволяет установить соответствие между визуальным представлением документа и его текстовым содержанием, что необходимо для целостного анализа и точного определения релевантных участков. Выравнивание координат патчей и текста критически важно для корректной работы последующих этапов обработки, обеспечивая возможность сопоставления визуальной информации с соответствующим текстовым контекстом.
Snappy: Система пространственно-обоснованного поиска
Система Snappy использует двухэтапную архитектуру поиска информации. На первом этапе происходит извлечение релевантных страниц из общего корпуса документов. На втором этапе, внутри отобранных страниц, выполняется поиск и переранжирование отдельных регионов (областей) текста. Такой подход, называемый поиском на уровне регионов, позволяет повысить точность извлечения информации за счет фокусировки на конкретных фрагментах текста, а не на целых страницах, что особенно важно для задач, требующих детализированного ответа на вопрос.
Для обеспечения эффективного хранения и поиска данных в системе Snappy используются две базы данных: DuckDB и Qdrant. DuckDB применяется для хранения метаданных, полученных в результате оптического распознавания символов (OCR), что позволяет быстро фильтровать и извлекать информацию о расположении текста на изображениях. Qdrant используется для хранения $Patch Embeddings$ — векторных представлений небольших фрагментов изображения — и сводных (pooled) эмбеддингов, представляющих собой агрегированные векторные представления текста. Использование Qdrant обеспечивает быстрый поиск по семантическому подобию между запросом и фрагментами изображения, а сочетание DuckDB и Qdrant оптимизирует процесс извлечения релевантной информации.
Архитектура системы Snappy позволяет достичь до 5-кратного сокращения объема контекста, необходимого для извлечения релевантной информации. Данный результат был предсказан теоретическим анализом, который показал, что двухступенчатая система поиска, включающая предварительный отбор страниц и последующую переранжировку регионов, значительно снижает потребность в обработке больших объемов текста. Эффективность достигается за счет фокусировки на наиболее релевантных регионах внутри отобранных страниц, что уменьшает количество избыточной информации, передаваемой в последующие этапы обработки. Подобное сокращение контекста положительно влияет на скорость и эффективность всей системы извлечения информации.
Оценка и совершенствование пространственного поиска
Система $Snappy$ продемонстрировала существенный прогресс в задачах, оцениваемых на популярных бенчмарках, таких как $ViDoRe$ и $BBox-DocVQA$. Эти результаты подтверждают эффективность подхода, основанного на пространственной привязке, в задачах поиска и извлечения информации. Улучшения, наблюдаемые в этих тестах, указывают на то, что учет пространственного контекста является ключевым фактором для повышения точности и релевантности извлекаемых данных, особенно в сложных визуальных задачах, требующих понимания взаимосвязей между объектами и их положением в пространстве. Данные результаты позволяют сделать вывод о перспективности использования пространственно-обоснованных методов для дальнейшего развития систем визуального поиска и ответа на вопросы.
В результате применения точного регионального поиска и сокращения контекста, система демонстрирует значительное увеличение отношения сигнал/шум (SNR). Этот подход позволяет отфильтровывать нерелевантную информацию и фокусироваться на ключевых областях изображения, что приводит к повышению точности и релевантности получаемых результатов. Прогнозируемые улучшения SNR достигают 14-кратного увеличения, что свидетельствует о существенном повышении эффективности системы в извлечении полезных данных из визуальной информации. Такое увеличение SNR особенно важно для сложных задач, где даже небольшое количество шума может существенно повлиять на качество ответов и принятие решений.
Система, помимо повышения точности извлечения информации, генерирует карты интерпретируемости, позволяющие детально проанализировать процесс принятия решений. Эти визуальные представления выделяют области изображения, которые наиболее сильно повлияли на выбор релевантных фрагментов, что открывает возможности для глубокого понимания логики работы алгоритма. Благодаря этому исследователи могут не только выявлять потенциальные ошибки и предвзятости в работе системы, но и целенаправленно оптимизировать ее, улучшая качество извлечения информации и повышая надежность результатов. Использование карт интерпретируемости является ключевым шагом на пути к созданию более прозрачных и контролируемых систем искусственного интеллекта, способных эффективно работать с визуальными данными.
Статья, стремящаяся к пространственной привязке извлечения информации, неизбежно наталкивается на ту самую «техдолугу», о которой говорил Дэвид Марр. Ведь любая элегантная схема, связывающая OCR и vision-language модели для повышения релевантности регионов, рано или поздно обнаружит свою уязвимость в реальных условиях эксплуатации. Как справедливо заметил Марр: «Всё, что обещает быть self-healing, просто ещё не ломалось». Идея точного сопоставления регионов документа с запросом, хоть и кажется заманчивой, обречена на постоянную калибровку и адаптацию к несовершенству входных данных. Продакшен, как всегда, найдет способ сломать даже самую продуманную архитектуру.
Куда же мы катимся?
Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой сложности в и без того перегруженную область Retrieval-Augmented Generation. Сначала они пытались заставить большие языковые модели просто запоминать всё, потом стали добавлять векторные базы данных, теперь ещё и пространственную привязку к документам… В итоге, это напоминает попытку построить космический корабль из скотча и надежды. Рано или поздно, кто-нибудь обнаружит, что вся эта система, когда-то была простым bash-скриптом, и начнёт её переписывать с нуля.
Очевидно, что проблема не в том, чтобы найти нужный регион на изображении, а в том, чтобы понять, что этот регион вообще значит. OCR, конечно, помогает, но документация снова соврала — ни один OCR не идеален, и всегда будут ошибки. В итоге, система будет тратить вычислительные ресурсы на обработку артефактов и шума. Начинаю подозревать, что они просто повторяют модные слова, чтобы получить инвестиции, а настоящая проблема — это отсутствие здравого смысла в моделях.
Будущее, вероятно, за системами, которые смогут не просто извлекать информацию, но и критически её оценивать. То есть, за системами, которые умеют говорить “нет, это чушь”, а не просто выдавать статистически вероятные ответы. Но это, конечно, требует гораздо больше усилий, чем просто добавить ещё один слой attention-механизмов. Технический долг — это просто эмоциональный долг с коммитами, и рано или поздно придется за него платить.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02660.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Прогноз курса евро к йене на 2025 год
- Аналитический обзор рынка (28.11.2025 22:32)
- Аналитический обзор рынка (01.12.2025 18:32)
- Лучшие смартфоны. Что купить на Новый Год. Идеи для подарка в декабре 2025.
- Motorola Moto G06 Power ОБЗОР: удобный сенсор отпечатков, большой аккумулятор, плавный интерфейс
- itel RS4 ОБЗОР: большой аккумулятор, плавный интерфейс, удобный сенсор отпечатков
- Xiaomi Redmi A3 Pro ОБЗОР: большой аккумулятор, удобный сенсор отпечатков
- Xiaomi Poco C85 4G ОБЗОР: плавный интерфейс, большой аккумулятор, удобный сенсор отпечатков
- Honor X5c Plus ОБЗОР: большой аккумулятор, лёгкий, удобный сенсор отпечатков
- Новые смартфоны. Что купить на Новый Год. Идеи для подарка в декабре 2025.
2025-12-04 03:14