在数字化时代，视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而，传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。 一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据；另一方面，现有的视觉 RAG 方法受限于定义的固定流程，难以有效激活模型的推理能力。 来自阿里巴巴通义实验室的最新研究成果 ——VRAG-RL（Empower Vision-Perception-Based RAG for Visually Rich Information Understanding via Iterative Reasoning with Reinforcement Learning），将强化学习算法引入多模态智能体训练，借助迭代推理和视觉感知空间，全方位提升视觉语言 模型（VLMs）在检索、推理和理解视觉信息方面的能力，为纯视觉检索增强生成任务提供有效解决方案，代码、模型全面开源！ Paper 地址：arxiv.org/pdf/2505.22019 Github 地址：https://github.com/Alibaba-NLP/VRAG 为了解决现有 RAG 方法在处理视觉丰富文档时面临的挑战，尤其 ...