Scaling Beyond Context: A Survey of Multimodal Retrieval-Augmented Generation for Document Understanding

📄 arXiv: 2510.15253v1 📥 PDF

作者: Sensen Gao, Shanshan Zhao, Xu Jiang, Lunhao Duan, Yong Xien Chng, Qing-Guo Chen, Weihua Luo, Kaifu Zhang, Jia-Wang Bian, Mingming Gong

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-10-17

💡 一句话要点

多模态RAG综述：提升文档理解能力，超越上下文限制

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

关键词: 多模态学习 检索增强生成 文档理解 大型语言模型 跨模态检索 知识融合 图神经网络

📋 核心要点

  1. 现有文档理解方法在处理复杂文档时存在局限，OCR方法损失结构信息，MLLM则缺乏有效的上下文建模能力。
  2. 论文提出多模态RAG范式，旨在通过跨模态检索和推理，提升模型对文档的整体理解能力。
  3. 论文系统性地综述了多模态RAG在文档理解中的应用，并指出了未来研究方向，如效率、细粒度表示和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

文档理解在金融分析和科学发现等应用中至关重要。目前的方法，无论是基于OCR的流水线结合大型语言模型（LLM），还是原生多模态LLM（MLLM），都面临关键限制：前者丢失结构细节，而后者难以进行上下文建模。检索增强生成（RAG）有助于模型基于外部数据进行推理，但文档的多模态特性（即结合文本、表格、图表和布局）需要一种更先进的范式：多模态RAG。这种方法能够实现跨所有模态的整体检索和推理，从而释放全面的文档智能。本文对用于文档理解的多模态RAG进行了系统的综述。我们提出了一个基于领域、检索模态和粒度的分类法，并回顾了涉及图结构和代理框架的进展。我们还总结了关键数据集、基准和应用，并强调了效率、细粒度表示和鲁棒性方面的开放挑战，为文档AI的未来发展提供了路线图。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有文档理解方法在处理复杂、多模态文档时的局限性。具体来说，基于OCR的传统方法会丢失文档的结构信息，而原生多模态LLM在上下文建模方面表现不佳，难以充分利用文档中的各种模态信息（文本、表格、图表、布局等）。这些问题限制了模型在金融分析、科学发现等领域的应用效果。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态检索增强生成（RAG）范式，将外部知识与文档内容相结合，从而提升模型对文档的理解能力。通过跨模态检索，模型可以从文档的不同模态中提取相关信息，并利用这些信息来增强生成过程，从而实现更全面、更准确的文档理解。这种方法旨在克服现有方法在结构信息保留和上下文建模方面的不足。

技术框架：论文构建了一个多模态RAG的系统性框架，该框架主要包含以下几个模块：1) 文档表示：将文档中的不同模态信息（文本、表格、图表、布局等）进行编码，形成统一的向量表示；2) 检索模块：根据查询语句，从文档库中检索出相关的文档片段或信息；3) 融合模块：将检索到的信息与原始文档内容进行融合，形成增强的上下文；4) 生成模块：利用增强的上下文，生成最终的答案或结果。此外，论文还探讨了图结构和代理框架在多模态RAG中的应用。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个系统的多模态RAG框架，用于解决文档理解问题。该框架能够跨越不同的模态进行检索和推理，从而实现更全面的文档理解。此外，论文还对现有的多模态RAG方法进行了分类和总结，并指出了未来研究方向，如效率、细粒度表示和鲁棒性。与现有方法相比，该框架更注重文档的整体结构和多模态信息之间的关系。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 如何有效地表示文档中的不同模态信息；2) 如何设计跨模态的检索策略；3) 如何将检索到的信息与原始文档内容进行融合；4) 如何优化生成模型的性能。此外，论文还探讨了图结构和代理框架在多模态RAG中的应用，并对这些技术的具体实现进行了讨论。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节需要参考相关论文。

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对多模态RAG在文档理解中的应用进行了系统性的总结和分析，并指出了未来研究方向，为该领域的研究人员提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于金融分析、科学发现、法律咨询等领域，提升文档处理效率和准确性。例如，在金融领域，可以帮助分析师快速理解财务报表，发现潜在风险；在科学领域，可以辅助研究人员从大量文献中提取关键信息，加速科研进展。未来，多模态RAG有望成为文档智能的核心技术。

📄 摘要（原文）

Document understanding is critical for applications from financial analysis to scientific discovery. Current approaches, whether OCR-based pipelines feeding Large Language Models (LLMs) or native Multimodal LLMs (MLLMs), face key limitations: the former loses structural detail, while the latter struggles with context modeling. Retrieval-Augmented Generation (RAG) helps ground models in external data, but documents' multimodal nature, i.e., combining text, tables, charts, and layout, demands a more advanced paradigm: Multimodal RAG. This approach enables holistic retrieval and reasoning across all modalities, unlocking comprehensive document intelligence. Recognizing its importance, this paper presents a systematic survey of Multimodal RAG for document understanding. We propose a taxonomy based on domain, retrieval modality, and granularity, and review advances involving graph structures and agentic frameworks. We also summarize key datasets, benchmarks, and applications, and highlight open challenges in efficiency, fine-grained representation, and robustness, providing a roadmap for future progress in document AI.