What's the Best Way to Retrieve Slides? A Comparative Study of Multimodal, Caption-Based, and Hybrid Retrieval Techniques

📄 arXiv: 2509.15211v1 📥 PDF

作者: Petros Stylianos Giouroukis, Dimitris Dimitriadis, Dimitrios Papadopoulos, Zhenwen Shao, Grigorios Tsoumakas

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

对比多模态、文本和混合检索技术，探究最佳幻灯片检索方法

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

关键词: 幻灯片检索 多模态检索 视觉-语言模型 信息检索 混合检索

📋 核心要点

  1. 现有幻灯片检索方法复杂度高，且容易丢失文本、图像和图表之间的上下文信息。
  2. 论文探索了视觉晚期交互嵌入、视觉重排序、混合检索以及视觉-语言模型字幕生成等多种方法。
  3. 实验表明，基于视觉-语言模型的字幕生成流程在保证检索性能的同时，显著降低了存储需求。

📝 摘要（中文）

幻灯片演示文稿作为连接演示幻灯片和书面文档的数字报告，是学术界和企业界传递信息的一种普遍媒介。其多模态特性（结合文本、图像和图表）为检索增强生成系统带来了挑战，检索质量直接影响下游性能。传统的幻灯片检索方法通常涉及对模态的单独索引，这会增加复杂性并丢失上下文信息。本文研究了有效的幻灯片检索的各种方法，包括视觉晚期交互嵌入模型（如ColPali）、视觉重排序器以及结合密集检索和BM25的混合检索技术，并通过文本重排序器和融合方法（如倒数排序融合）进一步增强。还评估了一种基于视觉-语言模型的字幕生成流程，与视觉晚期交互技术相比，该流程显著降低了嵌入存储需求，并具有相当的检索性能。我们的分析扩展到这些方法的实际方面，评估它们的运行时性能和存储需求以及检索效果，从而为实际应用中高效、稳健的幻灯片检索系统的选择和开发提供实用指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决幻灯片检索问题，即如何高效准确地从大量幻灯片中检索出与查询相关的幻灯片。现有方法，特别是传统的多模态检索方法，通常对不同模态（文本、图像等）进行单独索引，导致索引构建和维护的复杂度增加，并且容易丢失不同模态之间的上下文信息，影响检索效果。

核心思路：论文的核心思路是探索和比较多种幻灯片检索方法，包括基于视觉的、基于文本的以及混合方法，并重点关注如何平衡检索性能和存储需求。通过对不同方法的优缺点进行分析，为实际应用中幻灯片检索系统的选择和开发提供指导。

技术框架：论文评估了以下几种技术框架： 1. 视觉晚期交互嵌入模型 (ColPali)：利用视觉模型提取幻灯片图像特征，并进行嵌入。 2. 视觉重排序器：使用视觉信息对初步检索结果进行重排序，提升检索精度。 3. 混合检索：结合密集检索（例如，基于嵌入的检索）和稀疏检索（例如，BM25），利用各自的优势。 4. 文本重排序器：使用文本信息对初步检索结果进行重排序。 5. 视觉-语言模型字幕生成流程：使用视觉-语言模型为幻灯片生成文本描述（字幕），然后基于文本进行检索。

关键创新：论文的关键创新在于提出并评估了一种基于视觉-语言模型的字幕生成流程用于幻灯片检索。与直接使用视觉特征进行检索的方法相比，该方法可以显著降低嵌入存储需求，同时保持相当的检索性能。此外，论文还对多种检索方法的性能、存储需求和运行时性能进行了全面的比较分析，为实际应用提供了有价值的参考。

关键设计：论文中，视觉-语言模型字幕生成流程的关键设计在于选择合适的视觉-语言模型，并对其进行微调，以生成高质量的幻灯片描述。混合检索的关键设计在于如何有效地融合密集检索和稀疏检索的结果，例如使用倒数排序融合（Reciprocal Rank Fusion）等方法。此外，论文还关注了各种方法的参数设置和优化，以获得最佳的检索性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于视觉-语言模型的字幕生成流程在保证检索性能的前提下，显著降低了嵌入存储需求，使其成为一种具有吸引力的幻灯片检索方案。此外，论文还对各种检索方法的性能、存储需求和运行时性能进行了全面的比较分析，为实际应用提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业知识管理、在线教育、学术研究等领域。例如，企业员工可以快速检索包含特定信息的幻灯片，学生可以查找与课程相关的幻灯片，研究人员可以检索相关研究的幻灯片。该研究有助于构建更高效、更智能的幻灯片检索系统，提升信息获取效率。

📄 摘要（原文）

Slide decks, serving as digital reports that bridge the gap between presentation slides and written documents, are a prevalent medium for conveying information in both academic and corporate settings. Their multimodal nature, combining text, images, and charts, presents challenges for retrieval-augmented generation systems, where the quality of retrieval directly impacts downstream performance. Traditional approaches to slide retrieval often involve separate indexing of modalities, which can increase complexity and lose contextual information. This paper investigates various methodologies for effective slide retrieval, including visual late-interaction embedding models like ColPali, the use of visual rerankers, and hybrid retrieval techniques that combine dense retrieval with BM25, further enhanced by textual rerankers and fusion methods like Reciprocal Rank Fusion. A novel Vision-Language Models-based captioning pipeline is also evaluated, demonstrating significantly reduced embedding storage requirements compared to visual late-interaction techniques, alongside comparable retrieval performance. Our analysis extends to the practical aspects of these methods, evaluating their runtime performance and storage demands alongside retrieval efficacy, thus offering practical guidance for the selection and development of efficient and robust slide retrieval systems for real-world applications.