现有多模态文档检索的两大缺陷：

• Benchmark 层面：现有的多模态文档检索基准（如 SlideVQA、MMLongBench、ColPali/ViDoRe、VisR-Bench 等）都是【直接检索】——query 和目标 page 之间存在明显的词汇或语义匹配。忽略了真实文档中存在的：跨页依赖、文档全局结构。

• 模型层面：ColPali、VisRAG、DSE、UniSE 等主流方法都是独立编码每一页，隐式假设"上下文对 embedding 无益"。但实际中：一个代词、一个缩写、一个表格续行的 header，可能只在别的页出现。

往期：

CMDR（Contextual Multimodal Document Retrieval）是一个新的多模态文档检索任务，要求系统在利用文档上下文的前提下，从多页文档（即一组有序的文档图像）中检索出相关页面。

• 输入：queryqqq+ 多页文档D={I1,…,In}\mathcal{D} = \{I_1, \dots, I_n\}D={I1​,…,In​}
• 输出：top-kkk页D+⊂D\mathcal{D}^+ \subset \mathcal{D}D+⊂D，且k≪nk \ll nk≪n
• 关键约束：识别D+\mathcal{D}^+D+必须依赖上下文页面推理，而不是仅看D+\mathcal{D}^+D+自身内容

下面主要看一下模型架构设计

模型架构：CMDR-Embed

总体思想是Chunk-then-Split（先联合编码，后拆分）

与 ColPali 最本质的区别：ColPali 等是每页独立过 LVLM，得到独立 embedding；CMDR-Embed是连续多页当成一个 chunk 一起过 LVLM，token-level 表示自然带上跨页上下文；再按页边界切开，得到每页的 contextualized embedding。

Contextualized Multimodal Encoding（滑动窗口机制）

给定NNN页的文档{I1,…,IN}\{I_1, \ldots, I_N\}{I1​,…,IN​}：

• stridesss、windowwww的滑动窗口
• 第ttt个 chunk 是{Is(t−1)+1,…,Is(t−1)+w}\{I_{s(t-1)+1}, \ldots, I_{s(t-1)+w}\}{Is(t−1)+1​,…,Is(t−1)+w​}
• 每个 chunk 送进 LVLM → 得 token-level 表示 → 按页拆成EnI∈RNI×D\mathbf{E}^{\mathbf{I}}_n \in \mathbb{R}^{N^I \times D}EnI​∈RNI×D
• 当 chunks 重叠（s<ws < ws<w）时，同一页可能出现在多个 chunk：取更早那个 chunk 的表示（避免重复计算）
• 最优配置：s=2,w=4s=2, w=4s=2,w=4（每个 chunk 4 页，每次滑 2 页，相邻 chunk 有 2 页重叠）

Q：为什么滑动窗口而不是全文档一次编码？
A：显存/算力限制 + 提高实用性；重叠又保证了 chunk 之间的信息交互。

Multimodal Late Interaction（LI，多向量检索）

沿用 ColBERT/ColPali 的多向量匹配方式（不用单向量 mean pooling）：

LI(q,In)=∑i∈[1,Nq]max⁡j∈[1,NI]⟨Eqi,EnIj⟩ \mathbf{LI}(q, I_n) = \sum_{i \in [1, N^q]} \max_{j\in [1, N^I]} \langle\mathbf{E}^{\mathbf{q}_i},\mathbf{E}^{\mathbf{I}_j}_n\rangleLI(q,In​)=i∈[1,Nq]∑​j∈[1,NI]max​⟨Eqi​,EnIj​​⟩

即：query 的每个 token 找 page 中最相似的 token，取内积，再对所有 query token 求和。保留了 token 级细粒度，对文档检索（有图表、小文字、表格）尤其重要。

去掉 LI 改用 mean pooling + cosine，CMDR-Embed-Pali 直接掉26.5 分（49.8 → 23.3）。

训练目标：CMCL（Contextual Multimodal Contrastive Learning）

问题：联合编码带来的"信息泄漏"，Chunk-then-split 会让同 chunk 内不同页的表示互相"污染"（因为它们过了同一次 attention），页级判别性下降 —— 邻近页面 embedding 变得太像，反而检索不出目标页。

解法：两种"上下文感知硬负例"，

在标准 InfoNCE 基础上引入两类hard negative：

短距离靠 in-chunk、长距离靠 in-doc。

CMCL Loss函数：

其中：

实验

参考文献

• CMDR: Contextual Multimodal Document Retrieval，https://arxiv.org/abs/2607.05927v1
• https://github.com/nttmdlab-nlp/CMDR-Bench