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该论文系统研究了混合模态检索器中的模态偏好问题，发现无关文本比无关图像对检索性能的干扰更为严重（即 "Chaos in the Text" 现象），并提出了 Trident 方法，通过 Multi-Positive View InfoNCE 联合优化文本视图、图像视图和融合视图，从而缓解这一偏差。
NeoMME 展示了一系列高效的多模态编码器，采用掩码离散扩散进行预训练，在视觉文档检索和高嵌入压缩方面表现优异，同时在基准测试中超越了更小的模型。
RetrievalRouter 是一个轻量级的查询感知路由器，能够自适应选择检索管道，以提高文档检索的准确性和速度，超越静态基线。
本文提出Trident方法，通过结构化的多维度页面标注，增强长文档视觉问答中的重排与综合环节，从而提升证据选择与答案生成的准确性。
LlamaParse 引入了新的文档检索端点，包括混合搜索、文件 grep、文件 find 和文件 read，旨在提高非结构化文档上的智能检索质量。
一个关于构建本地文档RAG系统的详细技术咨询，涵盖存储、摄取、查询和高亮，寻求关于向量数据库、GraphRAG可行性以及文档高亮实现的建议。
Unveil提出了一个用于多模态文档检索的统一视觉-文本嵌入框架，通过知识蒸馏将语义理解从视觉-文本模型转移到纯视觉模型，实现鲁棒且高效的检索。
UniDoc-RL 提出了一种面向大型视觉-语言模型的强化学习框架，通过层次化决策与密集多奖励监督来优化检索、重排序和视觉推理，在视觉RAG任务上相较此前基于RL的方法实现了高达17.7%的性能提升。