vidore-benchmark

给文档检索模型打分，看谁找图找得准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 42 🐛 待处理 8 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 278
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源基准测试代码，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

vidore-benchmark 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队illuin-tech
GitHubhttps://github.com/illuin-tech/vidore-benchmark
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源基准测试代码，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型colpali,rag,retrieval,search,vision-language-model
GitHub 星标★ 278
上线时间2024-06-18 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积3.4 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ViDoRe 是一个针对视觉文档检索（Vision Document Retrieval）的基准测试项目，源自 ColPali 论文。它提供了一套标准化的评估代码和数据集，用于衡量多模态模型在文档图像上的检索能力。解决的问题是：传统文本检索无法处理包含复杂布局、图表和手写内容的文档，而 ViDoRe 通过统一的评测框架，让研究者能公平比较不同视觉-语言模型（如 ColPali、ColQwen）在文档检索任务上的表现。核心能力包括：加载多种文档检索数据集（如 arXiv、Tobacco3482）、实现基于视觉嵌入的检索评估流程、支持多种模型接入、输出标准化的检索指标（如 Recall@k）。项目代码结构清晰，便于扩展新数据集和模型，是视觉文档检索领域的重要参考工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 278

核心亮点

  • 直接复现 ColPali 论文评估流程，降低研究门槛
  • 支持多种文档数据集，覆盖学术、法律、医疗等场景
  • 与 HuggingFace 生态集成，模型加载和评估方便

不足之处

  • 文档和社区活跃度待观察，早期项目示例较少
  • 依赖特定模型架构，通用性有限

适用场景

  • 学术研究：对比视觉文档检索模型性能
  • 企业选型：评估多模态模型在文档搜索场景的效果
  • 教学演示：理解视觉检索评估方法论

替代项目

ColPali、ColQwen、BEIR

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