超越纯文本：JinaVDR如何为AI视觉文档搜索树立新标杆，欢迎访问AI门户aigc.bar

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为什么我们需要一个新的“考场”？现有基准的局限性

长期以来，AI社区依赖于像MTEB（大规模文本向量基准）这样的框架来评测模型的文本处理能力。它在纯文本检索任务上表现卓越，但在面对一份关键信息隐藏在柱状图或扫描件布局中的财报时，便无能为力。

为了解决这一问题，社区也进行了一些探索： * ViDoRe系列：这是专为视觉文档设计的基准，但早期版本主要集中于适合OCR的英文单页文档，领域局限，且查询方式较为初级。当模型在其上的表现接近“满分”时，其评测价值也就达到了天花板。 * MIEB基准：它专注于评测视觉向量模型，但其对象大多是缺乏文本内容的纯图像，如照片和艺术品。它能测试模型的视觉理解力，却无法评估模型结合视觉布局与文本内容进行综合检索的核心能力。

现实世界充满了PDF报告、法律文书、医疗记录和软件文档，这些信息的价值往往由文本和视觉元素共同承载。因此，行业迫切需要一个能模拟这种复杂性的新标准，而这正是JinaVDR的核心使命。

JinaVDR：为真实世界复杂性而生的评测基准

JinaVDR的设计理念十分明确：最大限度地模拟真实世界的检索挑战。它不再是实验室环境下的理想化测试，而是一个涵盖了真实世界数据复杂性的综合性“靶场”。

其核心优势体现在三个维度： * 极致的语言多样性：数据不再局限于英文，而是大胆地引入了超过二十种语言，确保模型在多语言环境下的鲁棒性。 * 广泛的跨领域数据：内容覆盖历史档案、软件文档、医疗记录、法律文书和科学论文等，全面考验模型的专业领域知识理解能力。 * 全面的格式覆盖：从数字化的网页、PDF，到物理世界的扫描件、演示文稿，再到独立的图表图像，JinaVDR囊括了几乎所有常见的文档格式。

通过将不同语言和格式的数据特意混合，JinaVDR创造出极度贴近现实部署的测试条件，真正考验一个LLM在面对混乱、复杂数据时的综合处理能力。

JinaVDR是如何“炼”成的？四种创新的构建方法

为了确保数据的多样性与任务的真实性，JinaVDR的构建过程综合运用了四种互补的方法，最终形成了一个覆盖20种语言、95项具体任务的庞大评测框架。

改造经典数据集：通过精巧的规则模板，将MPMQA这类传统的OCR数据集巧妙地转化为更具挑战性的检索任务，实现了资源的再利用。

投入人工精调：针对StanfordSlides、TextbookQA等高质量PDF数据集，投入大量人力进行手动标注，创建了精准的“查询-文档”配对。这种“笨方法”虽然成本高昂，却保证了评测结果的黄金标准。

模型赋能生成：利用先进的Qwen2-VL-7B-Instruct这类多模态大模型，为海量文档自动生成与上下文高度相关的查询，极大地扩展了数据集的规模和多样性。

巧用网络爬取：对于像OWIDRetrieval这样天然包含“文章-图表”配对的数据源，直接利用其结构，从文章中抽取片段作为查询，将图表作为检索目标，高效地构建了高质量的评测对。

这套组合拳确保了JinaVDR在文档类型、语言和检索场景上达到了前所未有的覆盖广度。

实战检验：谁能在JinaVDR的“大考”中胜出？

当一系列主流向量模型在JinaVDR上进行测试时，结果发人深省：许多前沿模型在处理这些多样化的视觉任务时，表现并不理想。传统的“OCR+BM25”方法表现更差，这恰恰证明了JinaVDR所提出任务的难度和前瞻性。

然而，jina-embeddings-v4模型成为一个明显的例外。它的优异表现揭示了多模态方法的核心优势，尤其是其多向量（multivector）功能。

传统单向量方法：将整页文档的所有信息（文字、图表、布局）强行压缩进一个向量，这个过程中不可避免地会丢失大量关键细节。

Jina的多向量方法：为文档中的不同部分（如一个文本段落、一张表格）生成各自独立的向量。这就像为一份报告的不同章节制作了独立的索引，能够完整保留文档的精细信息，从而在检索时实现更精准的匹配。

这一结果清晰地表明，未来的AI检索系统必须超越简单的文本理解，转向能够深度解析视觉与文本混合信息的多模态架构。

结论：推动评测标准，迈向真正的智能

JinaVDR的推出，源于一个简单的洞察：模型评测的能力，已经落后于模型本身的发展速度。它不仅仅是一个数据集，更是对现有评测范式的一次重要升级。通过提供一个覆盖多语言、多领域、多格式的复杂视觉文档评测集，JinaVDR为社区提供了一个更贴近真实应用的“练兵场”，让模型的优劣能被更准确地衡量。

未来的人工智能应用，无论是在法律研究、医疗诊断还是金融分析，都不会面对干净整洁的数据集，而是一堆混乱、多语言、视觉复杂的文档。我们的评测工具必须跟上这个现实。JinaVDR只是一个开始，它的最终目标是推动和帮助整个社区共同构建能够真正理解并驾驭这份复杂性的新一代智能检索系统。

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