Evaluating VisualRAG: Quantifying Cross-Modal Performance in Enterprise Document Understanding

📄 arXiv: 2506.21604v1 📥 PDF

作者: Varun Mannam, Fang Wang, Xin Chen

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CV, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2025-06-19

备注: Conference: KDD conference workshop: https://kdd-eval-workshop.github.io/genai-evaluation-kdd2025/

💡 一句话要点

提出量化框架以提升企业文档理解中的跨模态性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态生成 企业文档理解 信任度评估 VisualRAG 跨模态输入 性能提升 基础模型比较

📋 核心要点

  1. 现有多模态生成AI评估框架难以建立信任度，限制了其在企业中的可靠应用。
  2. 本文提出了一种系统的定量基准框架，旨在量化跨模态输入的可信度，提升企业文档智能化水平。
  3. 实验结果显示，最佳模态权重配置使性能提升57.3%，并且与基础模型的比较揭示了不同模型对信任度的影响。

📝 摘要（中文）

当前多模态生成AI的评估框架在建立可信度方面存在困难，限制了其在企业中的应用。本文提出了一种系统的定量基准框架，用于衡量在VisualRAG系统中逐步集成文本、图像、标题和OCR等跨模态输入的可信度。我们的研究建立了技术指标与用户中心信任度之间的定量关系。评估结果表明，最佳模态权重（文本30%、图像15%、标题25%、OCR30%）相比于仅使用文本的基线性能提升了57.3%，同时保持了计算效率。我们还对基础模型进行了比较评估，展示了它们在标题生成和OCR提取中的差异性影响，这对可靠的企业AI至关重要。此研究为负责任的AI部署提供了量化和增强多模态RAG可信度的严格框架。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态生成AI评估框架在可信度建立上的不足，导致企业在采用这些技术时面临信任问题。

核心思路：提出了一种系统的定量基准框架，通过量化技术指标与用户信任度之间的关系，来提升跨模态输入的集成效果。

技术框架：整体架构包括数据输入模块（文本、图像、标题、OCR）、信任度评估模块和性能评估模块，逐步集成不同模态以优化输出。

关键创新：最重要的创新在于提出了最佳模态权重配置（文本30%、图像15%、标题25%、OCR30%），显著提升了系统性能，并保持了计算效率。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和权重设置，以确保不同模态的有效融合和性能提升。

📊 实验亮点

实验结果表明，采用最佳模态权重配置后，系统性能相比于仅使用文本的基线提升了57.3%。此外，基础模型的比较评估揭示了不同模型在标题生成和OCR提取中的差异性影响，为企业AI的可靠性提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括企业文档智能化处理、信息提取和自动化报告生成等。通过提升多模态AI系统的可信度，能够促进企业在关键决策中的应用，增强数据驱动的决策能力，未来可能对企业运营效率产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Current evaluation frameworks for multimodal generative AI struggle to establish trustworthiness, hindering enterprise adoption where reliability is paramount. We introduce a systematic, quantitative benchmarking framework to measure the trustworthiness of progressively integrating cross-modal inputs such as text, images, captions, and OCR within VisualRAG systems for enterprise document intelligence. Our approach establishes quantitative relationships between technical metrics and user-centric trust measures. Evaluation reveals that optimal modality weighting with weights of 30% text, 15% image, 25% caption, and 30% OCR improves performance by 57.3% over text-only baselines while maintaining computational efficiency. We provide comparative assessments of foundation models, demonstrating their differential impact on trustworthiness in caption generation and OCR extraction-a vital consideration for reliable enterprise AI. This work advances responsible AI deployment by providing a rigorous framework for quantifying and enhancing trustworthiness in multimodal RAG for critical enterprise applications.