RAG / 检索增强生成

MM-BizRAG: Rethinking Multimodal Retrieval-Augmented Generation for General Purpose Enterprise Q&A

MM-BizRAG：面向通用企业问答的多模态检索增强生成再思考

Hanoz Bhathena, Parin Rajesh Jhaveri, Rohan Mittal, Prateek Singh, Aymen Kallala, Rachneet Kaur, Yiqiao Jin, Zhen Zeng, Adwait Ratnaparkhi, Denis Kochedykov

机构 * JPMorgan Chase & Co.（摩根大通公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(title,abstract)；RAG(abstract,abstract_cn)；retriever(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MM-BizRAG框架，通过文档结构感知分割和布局感知解析，结合统一LLM驱动的工件转换与推理时多模态组装，无需微调即可提升企业文档问答性能，在异构企业数据集和两个公开基准上超越基线最多32个百分点。

Comments Accepted at ACL 2026 (Industry Track)

Overview of the EReL@MIR 2025 Multimodal Document Retrieval Challenge (Track 1)

EReL@MIR 2025 多模态文档检索挑战赛（赛道1）概述

Jingbiao Mei

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Cambridge United Kingdom（剑桥英国） 纠错

专题命中 多模态RAG ：retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文介绍了EReL@MIR 2025多模态文档检索挑战赛（赛道1）的设计、数据集、评估协议、最终排名及前三名获胜系统的分析，所有系统均基于Qwen2-VL系列解码器多模态大语言模型嵌入器。

Comments MDR Challenge Report at WWW2025