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- UNIDOC-BENCH: A Unified Benchmark for Document-Centric Multimodal RAG [82.8]
マルチモーダル検索拡張生成(MM-RAG)は,大規模言語モデルを現実世界の知識ベースに適用するための重要なアプローチである。 UniDoc-Benchは、70万の現実世界のPDFページから構築されたMM-RAGのための最初の大規模で現実的なベンチマークである。 実験により,マルチモーダルテキスト画像融合RAGシステムは,非モーダルおよび共同マルチモーダル埋め込みに基づく検索において一貫して優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 09 Oct 2025 05:30:23 GMT)
- マルチモーダルなRAGのためのベンチマーク。下記のように包括的で大規模（リポジトリの記載より引用）
- 70,000 real-world PDF pages across 8 diverse domains
- 1,600 multimodal QA pairs with 20% expert validation
- Four query types: factual retrieval, comparison, summarization, and logical reasoning
- Unified evaluation protocol with standardized candidate pools, prompts, and metrics
- リポジトリはGitHub – SalesforceAIResearch/UniDoc-Bench