还记得 ColPali、ColQwen 和 DSE 吗？这些模型开创了视觉文档检索 的新范式：无需费力地从文档中提取文本进行处理，只需将文档页面视为一系列图像（屏幕截图），然后训练视觉语言模型（VLM）直接将其内容表示为向量。ColPali 的实践表明，这种策略通常比其他替代方法更快、更简单，并且能带来更好的检索性能。
自发布一年以来，ColPali 和 ColQwen 系列模型已被下载数百万次，被誉为 “2024 年顶级人工智能创新” 之一，并激发了许多后续研究！这些模型的效果甚至好到vidore最初的基准测试（Vidore v1）现在都“显得过于简单”！
视觉语言模型（VLM）的快速发展使得顶尖模型能够处理更多模态的数据。例如，令人惊叹的 Qwen-Omni 系列模型就能够处理音频和视频输入，而不仅仅是图像和文本！鉴于此，vidore立即产生了兴趣：是否可以将 ColQwen 系列模型泛化，使其不仅能嵌入和检索文档图像，还能处理音频片段和短视频？继视觉检索增强生成（VisionRAG）之后，音频检索增强生成（AudioRAG）是否也成为可能？
现在，vidore正式推出ColQwen-Omni (3B) —— 它是 ColQwen2 的扩展，基本上可以嵌入你输入的任何模态的数据！
- 📝 论文: https://arxiv.org/abs/2407.01449
- 🗃️ Hugging Face 组织: https://huggingface.co/vidore
- 👀 模型: https://huggingface.co/vidore/colqwen-omni-v0.1
- 💻 代码: https://github.com/illuin-tech/colpali
- 📝 单向量 DSE 版本: https://arxiv.org/abs/2505.02466
原文HF博客：https://huggingface.co/blog/manu/colqwen-omni-omnimodal-retrieval
示例用法
让vidore一步步演示如何使用 ColQwen-Omni 检索音频片段！你可以在 Google Colab 中跟着操作。
首先，加载模型：
# !pip install git+https://github.com/illuin-tech/colpali
from colpali\_engine.models import ColQwen2\_5Omni, ColQwen2\_5OmniProcessor
model = ColQwen2\_5Omni.from\_pretrained(
"vidore/colqwen-omni-v0.1",
torch\_dtype=torch.bfloat16,
device\_map="cuda",
attn\_implementation="flash\_attention\_2").eval()
processor = ColQwen2\_5OmniProcessor.from\_pretrained("vidore/colqwen-omni-v0.1")
假设vidore的目标是查询一个长达 30 分钟的播客。vidore可以将播客分割成 30 秒的片段，并将每个片段以 WAV 格式存储到一个 Python 列表中。
from pydub import AudioSegment
audio = AudioSegment.from\_wav("<my\_legally\_downloaded\_podcast>.wav")
# 设置目标采样率
target\_rate = 16000
chunk\_length\_ms = 30 * 1000 # 30 秒
audios = []
for i in range(0, len(audio), chunk\_length\_ms):
chunk = audio[i:i + chunk\_length\_ms]
# 将立体声转换为单声道，并以 16k Hz 采样
chunk = chunk.set\_channels(1).set\_frame\_rate(target\_rate)
# 导出并转换为 numpy 数组
buf = io.BytesIO()
chunk.export(buf, format="wav")
buf.seek(0)
rate, data = wavfile.read(buf)
audios.append(data)
现在，vidore已经准备好嵌入所有的音频数据。
from torch.utils.data import DataLoader
# 以 4 为批量大小处理输入
dataloader = DataLoader(
dataset=audios,
batch\_size=4,shuffle=False,
collate\_fn=lambda x: processor.process\_audios(x))
ds = []
for batch\_doc in tqdm(dataloader):
with torch.no\_grad():batch\_doc = {k: v.to(model.device) for k, v in batch\_doc.items()}
embeddings\_doc = model(**batch\_doc)
ds.extend(list(torch.unbind(embeddings\_doc.to("cpu"))))
在这里，一段 30 分钟的音频可以在不到 10 秒内完成嵌入，并且每 30 秒的音频大约能得到 800 个音频标记！让vidore进行一个测试：
def get\_results(query: str, k=3):
batch\_queries = processor.process\_queries([query]).to(model.device)
# 前向传播
with torch.no\_grad():
query\_embeddings = model(**batch\_queries)
scores = processor.score\_multi\_vector(query\_embeddings, ds)
return scores[0].topk(k).indices.tolist()
res = get\_results("<YOUR QUERY>")
print(f"最相关的音频片段是: {res}")
#> 最相关的音频片段是: [102, 96, 35]
在我的测试中，音频片段 #102 和 #96 完全相关！甚至可以将最相关的音频片段发送给 GPT-4o，以实现端到端的 AudioRAG！
让vidore用一个关于汉尼拔和布匿战争的 30 分钟音频来演示整个流程，下面是基于音频的RAG问答：
完整的 Notebook 可以在 这里 找到。
https://github.com/ManuelFay/Tutorials/blob/main/Practical\_3\_AudioRAG.ipynb
什么时候需要检索音频？
许多用例可能需要音频检索。例如，你可能想在教育视频、录制的课程或播客中找到特定信息。你可能需要从朋友的几十条语音信息中，找到那条提到生日派对地址的语音。呼叫中心经理可能试图在数百万条录音电话中，找到几例客户大笑或表达愤怒的实例。
尽管可以使用语音转文本（Speech-to-Text, STT）系统将音频转录成文本，然后搜索转录内容，但直接检索音频要快得多，并且直接音频检索能更好地捕捉情感、环境声音和语音语调等信息，从而开启全新的可能性！
视频检索表现如何？
ColQwen-Omni 也适用于视频。但请注意，视频处理对内存开销很大，因此最适合处理短视频片段。
batch\_videos = processor.process\_videos(videos).to(model.device)
# 前向传播
with torch.no\_grad():
video\_embeddings = model(**batch\_videos)
这里有一个关于“龙之母”的有趣演示。 输入查询关键词：
模型训练
该模型的首次迭代是科学实验的成果。vidore探索了一个纯粹在视觉文档检索数据集上训练的模型，在未接触音频或视频训练数据的情况下，能否有效地将其嵌入能力迁移到其他模态。结果表明：效果还相当不错！通过严格在 Vidore 训练集上进行训练，该模型在视觉文档检索方面与当前顶尖模型表现相当，而且在音频检索方面也展现出强大的性能，尽管vidore目前还不建议将其用于生产环境。
在未来的迭代中，vidore计划专门将音频剪辑整合到对比训练集中，以进一步优化模型的音频检索能力，这有望显著提升性能。当前模型在理解口语内容方面表现出色，但在理解口音、情感和环境声音方面仍存在一些局限性。vidore相信，通过有针对性的训练可以有效解决这些问题，并欢迎对 v0.1 版本提供任何反馈，以便vidore了解未来运行中应整合哪些数据！同时，ColQwen-Omni 的训练代码已在vidore的 GitHub 上提供，随时可以接收你的定制数据集！vidore的目标还将是改进模型在自然图像和文本检索方面的表现，为实现真正与模态无关的检索器铺平道路！
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