ColQwen-Omni：一款開(kāi)源的多模態(tài)RAG模型

ColQwen-Omni于2025-07-19發(fā)布在Ai產(chǎn)品

ColQwen-Omni，一款開(kāi)源的多模態(tài)RAG模型，基于 ColQwen2 和 Qwen2-VL 構(gòu)建，是首個(gè)把 ColBERT 檢索范式擴(kuò)展到音頻模態(tài)的開(kāi)源模型。

它支持跨模態(tài)檢索，能處理文本、音頻、圖像等多種模態(tài)數(shù)據(jù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有 127,460 個(gè)查詢 - 頁(yè)面對(duì)，63% 是公開(kāi)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練集，37% 是合成數(shù)據(jù)集，具備零樣本音頻檢索能力。

核心亮點(diǎn)

跨模態(tài)檢索：支持文本查音頻、音頻查圖像等，所有模態(tài)數(shù)據(jù)在同一向量空間檢索。
音視頻直處理：不用轉(zhuǎn)錄，直接處理音視頻原始數(shù)據(jù)，保留情感、語(yǔ)氣和視覺(jué)細(xì)節(jié)。
超快檢索：30 分鐘音頻 10 秒處理完，短視頻每段不到 10 秒，單次查詢不到 100 毫秒。
TMRoPE 同步：時(shí)間對(duì)齊多模態(tài)嵌入，視頻 / 音頻幀精準(zhǔn)對(duì)齊。
輕量高效：30 億參數(shù)，能在 Colab 免費(fèi) GPU 上運(yùn)行。

ColQwen-Omni技術(shù)細(xì)節(jié)

訓(xùn)練策略：用 colpali-engine==0.3.11 訓(xùn)練，基于 Qwen2.5-Omni-3B-Instruct 構(gòu)建，采用 ColBERT 風(fēng)格的多向量表示策略。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：含 127,460 個(gè)查詢 - 頁(yè)面對(duì)，涵蓋公開(kāi)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集和合成數(shù)據(jù)集。
動(dòng)態(tài)分辨率處理：支持動(dòng)態(tài)圖像分辨率輸入，不縮放或裁剪圖像，保持原始縱橫比。
零樣本音頻檢索能力：訓(xùn)練數(shù)據(jù)雖只含圖像 - 文本對(duì)，但模型仍能檢索音頻內(nèi)容。

ColQwen-Omni技術(shù)細(xì)節(jié)

適用場(chǎng)景

音視頻檢索：文本查 TED 演講、音頻查 YouTube 封面等。
文檔問(wèn)答：PDF / 圖像問(wèn)答，不用 OCR，能解析布局和圖表。
教育研究：檢索課程視頻 / 講義，進(jìn)行跨模態(tài)分析。
娛樂(lè)分析：搜索短視頻 / 播客內(nèi)容，保留情感和環(huán)境音。
隱私敏感場(chǎng)景：可在 Colab 本地運(yùn)行，數(shù)據(jù)不用上傳。

關(guān)鍵問(wèn)題

ColQwen2.5-Omni 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有何特點(diǎn)？

該模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有 127,460 個(gè)查詢 - 頁(yè)面對(duì)，63% 是公開(kāi)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練集，37% 是合成數(shù)據(jù)集（含網(wǎng)頁(yè)爬取的 PDF 頁(yè)面及 VLM 生成的偽問(wèn)題）。數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)為全英文，方便研究對(duì)非英語(yǔ)語(yǔ)言的零樣本泛化能力。其中 2% 的樣本作為驗(yàn)證集，用于調(diào)優(yōu)超參數(shù)。而且，沒(méi)有多頁(yè) PDF 文檔同時(shí)用于 ViDoRe 和訓(xùn)練集，避免評(píng)估污染。語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料和多模態(tài)訓(xùn)練中可能含多語(yǔ)言數(shù)據(jù)。

ColQwen2.5-Omni 在圖像處理上與 ColPali 有何不同？

ColQwen2.5-Omni 接收動(dòng)態(tài)圖像分辨率，不縮放以改變寬高比，最大分辨率最多創(chuàng)建 1024 個(gè)圖像補(bǔ)??；ColPali 會(huì)改變圖像的寬高比。

如何使用 ColQwen2.5-Omni 進(jìn)行音頻檢索？

先安裝版本高于 0.3.11 的 colpali-engine（可通過(guò) pip install git+https://github.com/illuin-tech/colpali安裝）；再導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)，加載模型和處理器；處理音頻數(shù)據(jù)集并創(chuàng)建數(shù)據(jù)加載器，生成音頻嵌入向量；最后定義檢索函數(shù)，輸入查詢文本，通過(guò)模型生成查詢嵌入向量并與音頻嵌入向量評(píng)分，獲取_topk 結(jié)果，就能展示對(duì)應(yīng)的音頻。