はじめに

Vision RAG※は、テキスト含む画像を画像のまま直接扱えるRAGシステムです。画像から一度テキストを抽出してRAGに用いるのではなく、画像を直接エンコードし、テキスト（を含む画像の）検索とテキスト生成を行います。従来のテキストベースのRAGと比べて、画像中の図表の情報をRAGに取り入れるための実装が容易である点や、画像中のテキストと図表の関係性に関する情報を保持できるという点で、評価や期待がされています。

先日、Cohere Embed v4が発表されたことを契機に、Cohere Embed v4を画像のRetrieverとして利用し、GeneratorにGemini 2.5 Flashを利用して、Vision RAGを実装・テストするノートブックが公開されました。

直近、オープンモデルのSLM/SVLMに興味をもっているため、ベンダーのAPIを利用せずに、オープンなRetrieverとGeneratorを用いてVision RAGを実装・テストしてみました。
Retrieverには、ColPaliベースのvidore/colqwen2-v1.0を利用しました。
Generatorには、Unslothが4bit量子化したQwen-2.5-7B-InstructとQwen-2.5-32B-Instructを用いました。Qwen-2.5-72B-Instructも公開されていましたが、実験する環境のGPUには乗らなそうであったので、試していません。
ちなみに、RetrieverやGeneratorに、QwenをベースにするモデルやQwen系のモデルを試したのは、Qwen系はオープン日本語LLMリーダーボードで高いスコアを示すことが知られているためです（読めていませんが←、日経から中国アリババQwen、日本製AIの土台に　性能ランクDeepSeek超えという記事が出ましたね）。今回は、日本語ではなく英語のデータセットでRAGのテストをしてみようと思いますが、日本語よりも英語の学習データが多いと思いますので、英語でできないことは日本語でも難しいのかなと思います（そういう予測はできるかなと思います）。

では、GW最終日はりきっていきたいと思います。

※Vision RAGという言葉は、ノートブック上で使われていてたものの、一般的に使われているものではないと思います。VisRAG: Vision-based Retrieval-augmented Generation on Multi-modality Documentsで、今回試すもの似たRAGが使われていたので、Vision RAGとしたのかなと思います（VisRAGだとこの論文のことを指してしまうため）。

環境

Qwen-2.5-7B-Instructの実験は、Google Colab L4 GPUを利用しました。Qwen-2.5-32B-Instructの実験は、Google Colab A100 GPUを利用しました。

実装

モデルのロード

今回は、VLM, ColPaliの順にライブラリのインポートとモデルのロードを行います（Google Colabで実行する際に依存関係の解決をうまく行うため）。

%%capture
import os
if "COLAB_" not in "".join(os.environ.keys()):
    !pip install unsloth
else:
    # Do this only in Colab notebooks! Otherwise use pip install unsloth
    !pip install --no-deps bitsandbytes accelerate xformers==0.0.29.post3 peft trl==0.15.2 triton cut_cross_entropy unsloth_zoo
    !pip install sentencepiece protobuf datasets huggingface_hub hf_transfer
    !pip install --no-deps unsloth

from unsloth import FastVisionModel # FastLanguageModel for LLMs
import torch

model, tokenizer = FastVisionModel.from_pretrained(
    "unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
    load_in_4bit = False, # Use 4bit to reduce memory use. False for 16bit LoRA.
    use_gradient_checkpointing = "unsloth", # True or "unsloth" for long context
)
FastVisionModel.for_inference(model) # Enable for inference!

!pip install -q byaldi
!sudo apt-get install poppler-utils

from byaldi import RAGMultiModalModel
RAG = RAGMultiModalModel.from_pretrained("vidore/colqwen2-v1.0", verbose=1)

RAG用のデータの収集・インデックスの作成

公開されたノートブックと同様に、企業の収支等の図を一枚の画像にまとめたもの6つ用意します。そして、その画像を検索できるようにインデックス化します。

import requests
import os
import io
import base64
import PIL
import tqdm
import time
import numpy as np

# Several images from https://www.appeconomyinsights.com/
images = {
    "tesla.png": "https://substackcdn.com/image/fetch/w_1456,c_limit,f_webp,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fbef936e6-3efa-43b3-88d7-7ec620cdb33b_2744x1539.png",
    "netflix.png": "https://substackcdn.com/image/fetch/w_1456,c_limit,f_webp,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F23bd84c9-5b62-4526-b467-3088e27e4193_2744x1539.png",
    "nike.png": "https://substackcdn.com/image/fetch/w_1456,c_limit,f_webp,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fa5cd33ba-ae1a-42a8-a254-d85e690d9870_2741x1541.png",
    "google.png": "https://substackcdn.com/image/fetch/f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F395dd3b9-b38e-4d1f-91bc-d37b642ee920_2741x1541.png",
    "accenture.png": "https://substackcdn.com/image/fetch/w_1456,c_limit,f_webp,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F08b2227c-7dc8-49f7-b3c5-13cab5443ba6_2741x1541.png",
    "tecent.png": "https://substackcdn.com/image/fetch/w_1456,c_limit,f_webp,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F0ec8448c-c4d1-4aab-a8e9-2ddebe0c95fd_2741x1541.png"
}

# Download the images and compute an embedding for each image
img_folder = "img"
os.makedirs(img_folder, exist_ok=True)

img_paths = []
for name, url in tqdm.tqdm(images.items()):
    img_path = os.path.join(img_folder, name)
    img_paths.append(img_path)

    # Download the image
    if not os.path.exists(img_path):
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()

        with open(img_path, "wb") as fOut:
            fOut.write(response.content)

RAG.index(
    input_path="./img/",
    index_name="attention",
    store_collection_with_index=True,
    overwrite=True
)

検索・回答用の関数

def search(question):
    print("Question:", question)
    results = RAG.search(question, k=1)
    image_bytes = base64.b64decode(results[0].base64)
    # Convert bytes to image using Pillow
    image = PIL.Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
    display(image)
    return image


# Answer the question based on the information from the image
# Here we use Qwen 2.5-VL-7B-Instruct as a small Vision-LLM
from transformers import TextStreamer
def answer(question, image):
    prompt = f"""Answer the question based on the following image.
Don't use markdown.
Please provide enough context for your answer.

Question: {question}"""

    messages = [
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "image"},
            {"type": "text", "text": prompt}
        ]}
    ]
    input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt = True)
    inputs = tokenizer(
        image,
        input_text,
        add_special_tokens = False,
        return_tensors = "pt",
    ).to("cuda")

    print("LLM Answer:")
    text_streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt = True)
    _ = model.generate(**inputs, streamer = text_streamer, max_new_tokens = 512,
                      use_cache = True)

テスト結果

公開されたノートブックと同様に、質問に関連する画像を検索し、画像を読み取って回答できるかテストを行います。

問題

Q1:What is the net profit for Nike?
- ポイント：Nikeの画像中の情報を1つ抽出できるとよい (Net profitは$0.8B)
- 欲しい画像：
Q2:What are the 3 largest acquisitions from Google?
- ポイント：Googleの画像中の情報を3つ抽出できるとよい (WIZ, MOTOROLA, MANDIANT)
- 欲しい画像：
Q3:What would be the net profit of Tesla without interest?
- ポイント：Teslaの画像中の数字を2つ抽出しその引き算を実施できるとよい (Net Profit 0.4 - Interest 0.3 = $0.1B)
- 欲しい画像：
Q4:Is GenAI a good business for consulting companies?
- ポイント：accentureの画像から生成AI案件のbookingが上昇しているトレンドを理解し、生成AIビジネスはコンサル業界で良いビジネスとなることを言及できれば良い
- 欲しい画像：
Q5:In which region does Netflix generate the highest revenue?
- ポイント：Netflixの画像中の情報を1つ抽出できるとよい (UCAN)
- 欲しい画像：
Q6:How much could tecent grow their revenue year-over-year for the last 5 years?
- ポイント：Tencentの画像中の数字を5つ抽出しその数字で比を計算できるとよい (2020年 ~ 2024年の間の前年比の成長率がわかるとよい）
- 欲しい画像：

colqwen2-v1.0の検索結果

colqwen2-v1.0を使うことで、6個の画像の中から、質問の回答に必要な画像を選び出すことができました。
今回は非常に簡単な問題設定なので、より現実的な問題設定でどの程度活躍するか知りたいところです。
例えば、検索先に類似の画像がある場合（Google関連の画像が複数枚ある場合など）や、英語以外の言語が書かれた画像を検索する場合などを想定しています。今度、どれぐらい時間があるときにベンチマーク結果を調べてみようかと思います。

Qwen2.5-VL-7B-Instructの生成結果

Q1は正解

The net profit for Nike in Q3 FY25, as shown in the image, is $0.8 billion.<|im_end|>

Q2は正解（回答の順序は気になる）

The three largest acquisitions from Google, according to the image, are:

Motorola Mobility - Acquired in 2012 for $12.5 billion.

Wiz - Expected to be acquired in 2026 for $32.0 billion.

Mandiant - Acquired in 2014 for $5.4 billion.<|im_end|>

Q3は不正解（順序立てて図の情報をもとに計算を行い欲しい情報を得ようとした結果、誤った値をはじき出してしまった。図中のTotal RevenueとCost of Revenueが丸め込まれいる（と思われる）ので、Total Revenueからnet profitまで真面目に計算しようとすると最終的な答えを間違えることになる。）

To determine the net profit of Tesla without interest, we need to follow these steps:

Identify the total revenue from the income statement.

Subtract the cost of revenue from the total revenue to get the gross profit.

Subtract operating expenses from the gross profit to get the operating profit.

Subtract interest from the operating profit to get the net profit.

From the image:

Total Revenue = $19.3B

Cost of Revenue = $16.2B

Operating Profit = $0.4B

Interest = $0.3B

Now, let's calculate the net profit without interest:

Gross Profit = Revenue - Cost of Revenue
Gross Profit = $19.3B - $16.2B
Gross Profit = $3.1B

Operating Profit = Gross Profit - Operating Expenses
Operating Profit = $3.1B - ($2.8B)
Operating Profit = $0.3B

Net Profit (with interest) = Operating Profit - Interest
Net Profit (with interest) = $0.3B - $0.3B
Net Profit (with interest) = $0.0B

Therefore, the net profit of Tesla without interest is $0.0B.<|im_end|>

Q4は正解（genAI is a good business for consulting companiesという言及あり）

The graph shows Accenture's generative AI bookings over several fiscal quarters, measured in billions of dollars. The data indicates a steady increase in bookings from Q2 FY23 to Q2 FY25. Here's a breakdown:

Q2 FY23: $0.1 billion

Q3 FY23: $0.1 billion

Q4 FY23: $0.3 billion

Q1 FY24: $0.5 billion

Q2 FY24: $0.6 billion

Q3 FY24: $0.9 billion

Q4 FY24: $1.0 billion

Q1 FY25: $1.2 billion

Q2 FY25: $1.4 billion

This trend suggests that generative AI is becoming a significant area of interest and investment for consulting companies like Accenture. The consistent growth in bookings implies that there is a growing demand for AI services, which could be a strong indicator that genAI is a good business for consulting companies. As the market for AI continues to evolve, it appears that consulting firms are positioning themselves to capitalize on this growth by offering specialized services related to AI implementation and strategy.<|im_end|>

Q5は正解

Netflix generates the highest revenue in the United States and Canada (UCAN) region, with $4.6 billion in revenue.<|im_end|>

Q6は不正解（the last five yearsを理解せず2018~2023の値を見ている。2020~2024の推移が知りたいはず。）

Based on the provided image, Tencent's revenue growth over the last five years can be calculated as follows:

2018 to 2019: Revenue increased from 316 billion RMB to 377 billion RMB, which is an increase of 61 billion RMB or approximately 19.4%.

2019 to 2020: Revenue increased from 377 billion RMB to 477 billion RMB, which is an increase of 100 billion RMB or approximately 26.4%.

2020 to 2021: Revenue increased from 477 billion RMB to 560 billion RMB, which is an increase of 83 billion RMB or approximately 17.4%.

2021 to 2022: Revenue decreased slightly from 560 billion RMB to 555 billion RMB, which is a decrease of 5 billion RMB or approximately -0.9%.

2022 to 2023: Revenue increased from 555 billion RMB to 609 billion RMB, which is an increase of 54 billion RMB or approximately 9.6%.

So, Tencent's revenue growth year-over-year for the last five years ranges from a decrease of 0.9% in 2021 to a maximum increase of 26.4% in 2019.<|im_end|>

Qwen2.5-VL-32B-Instructの生成結果

Q1は正解

The net profit for Nike in Q3 FY25, as shown in the image, is $0.8B (or $800 million). This figure is indicated at the end of the flowchart, where it is explicitly labeled as "Net profit" with a value of $0.8B and a margin of 7%.<|im_end|>

Q2は正解

The three largest acquisitions by Google, based on the image provided, are:

Wiz - $32.0 billion (expected in 2026)

Motorola Mobility - $12.5 billion (acquired in 2012)

Mandiant - $5.4 billion (acquired in 2022)<|im_end|>

Q3は不正解（利子を払う側だと誤解）

To determine the net profit of Tesla without considering interest, we need to follow these steps:

Identify the Net Profit: From the image, the net profit is explicitly stated as $0.4B.

Identify the Interest Expense: The image shows that the interest expense is $0.3B.

Calculate Net Profit Without Interest: To find the net profit without interest, we add the interest expense back to the net profit. This is because the interest expense reduces the net profit, so removing it will give us the profit before interest.

[
\text{Net Profit Without Interest} = \text{Net Profit} + \text{Interest Expense}
]

Substituting the values from the image:

[
\text{Net Profit Without Interest} = $0.4B + $0.3B = $0.7B
]

Final Answer:

The net profit of Tesla without interest would be $0.7B.<|im_end|>

Q4は正解（GenAI appears to be a very good businessという言及あり）

The image shows the growth of Accenture's Generative AI (GenAI) bookings over several ?fiscal quarters, measured in billions of dollars. Here is an analysis based on the data presented:

Key Observations:

Initial Growth (FY23):

In Q2 FY23, GenAI bookings were $0.1 billion.

By Q4 FY23, bookings increased to $0.3 billion.

In Q1 FY24, bookings further rose to $0.5 billion.

Accelerated Growth (FY24):

In Q2 FY24, bookings reached $0.6 billion.

By Q3 FY24, bookings increased to $0.9 billion.

In Q4 FY24, bookings jumped to $1.0 billion.

Continued Momentum (FY25):

In Q1 FY25, bookings were $1.2 billion.

By Q2 FY25, bookings peaked at $1.4 billion.

Trends and Implications:

Consistent Growth: The data clearly shows a consistent upward trend in GenAI bookings over time. This indicates strong demand and increasing adoption of GenAI solutions by clients.

Significant Increase: The bookings have grown from $0.1 billion in Q2 FY23 to $1.4 billion in Q2 FY25, representing a 14-fold increase over two years.

Scalability and Demand: The rapid growth suggests that GenAI is not only a viable but also a highly scalable business opportunity for consulting companies like Accenture.

Conclusion:

Based on the data provided, GenAI appears to be a very good business for consulting companies. The consistent and significant growth in bookings over time indicates high demand and successful implementation of GenAI solutions. Consulting firms can leverage this trend to drive revenue, innovate services, and stay competitive in the rapidly evolving technology landscape. Therefore, GenAI is likely to remain a lucrative area for consulting companies moving forward.<|im_end|>

Q5は正解

To determine in which region Netflix generates the highest revenue, let's analyze the information provided in the image:

UCAN (United States and Canada):

Revenue: $4.6B

Growth: +9% Y/Y

EMEA (Europe, Middle East, and Africa):

Revenue: $3.4B

Growth: +15% Y/Y

LATAM (Latin America):

Revenue: $1.3B

Growth: +8% Y/Y

APAC (Asia-Pacific):

Revenue: $1.3B

Growth: +23% Y/Y

Step-by-Step Analysis:

UCAN: Generates $4.6B in revenue, which is the highest among all regions.

EMEA: Generates $3.4B in revenue, which is lower than UCAN but higher than LATAM and APAC.

LATAM: Generates $1.3B in revenue, which is the same as APAC.

APAC: Also generates $1.3B in revenue, matching LATAM.

Conclusion:

The region where Netflix generates the highest revenue is UCAN (United States and Canada) with $4.6B in revenue.

Final Answer: UCAN<|im_end|>

Q6は不正解（the last five yearsを理解せず2019~2024の値を見ている。2020~2024の推移が知りたいはず。）

これはmax_new_tokens = 2048で出力しました。

To determine how much Tencent's revenue could have grown year-over-year over the last five years, we need to analyze the revenue data provided in the image for each year from 2019 to 2024. Here's the step-by-step analysis:

Step 1: Extract Revenue Data

The image shows Tencent's revenue in billions of RMB for each year from 2018 to 2024. The values are as follows:

2018: 316 billion RMB

2019: 377 billion RMB

2020: 477 billion RMB

2021: 560 billion RMB

2022: 555 billion RMB

2023: 609 billion RMB

2024: 660 billion RMB

Step 2: Calculate Year-Over-Year Growth

We will calculate the percentage growth for each year compared to the previous year.

2019 vs. 2018

[ \text{Growth} = \left( \frac{\text{Revenue in 2019} - \text{Revenue in 2018}}{\text{Revenue in 2018}} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{377 - 316}{316} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{61}{316} \right) \times 100 \approx 19.3% ]

2020 vs. 2019

[ \text{Growth} = \left( \frac{\text{Revenue in 2020} - \text{Revenue in 2019}}{\text{Revenue in 2019}} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{477 - 377}{377} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{100}{377} \right) \times 100 \approx 26.5% ]

2021 vs. 2020

[ \text{Growth} = \left( \frac{\text{Revenue in 2021} - \text{Revenue in 2020}}{\text{Revenue in 2020}} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{560 - 477}{477} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{83}{477} \right) \times 100 \approx 17.4% ]

2022 vs. 2021

[ \text{Growth} = \left( \frac{\text{Revenue in 2022} - \text{Revenue in 2021}}{\text{Revenue in 2021}} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{555 - 560}{560} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{-5}{560} \right) \times 100 \approx -0.9% ]

2023 vs. 2022

[ \text{Growth} = \left( \frac{\text{Revenue in 2023} - \text{Revenue in 2022}}{\text{Revenue in 2022}} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{609 - 555}{555} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{54}{555} \right) \times 100 \approx 9.7% ]

2024 vs. 2023

[ \text{Growth} = \left( \frac{\text{Revenue in 2024} - \text{Revenue in 2023}}{\text{Revenue in 2023}} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{660 - 609}{609} \right) \times 100 ]
[ \text{Growth} = \left( \frac{51}{609} \right) \times 100 \approx 8.4% ]

Step 3: Summarize the Results

Here are the year-over-year growth rates for the last five years:

2019: +19.3%

2020: +26.5%

2021: +17.4%

2022: -0.9%

2023: +9.7%

2024: +8.4%

Final Answer

Tencent's revenue growth year-over-year for the last five years (2019–2024) was as follows:

2019: +19.3%

2020: +26.5%

2021: +17.4%

2022: -0.9%

2023: +9.7%

2024: +8.4%

Boxed Answer:
[
\boxed{+19.3%, +26.5%, +17.4%, -0.9%, +9.7%, +8.4%}
]<|im_end|>

Generatorの結果まとめ

Qwen2.5-VL-7B-InstructでもQwen2.5-VL-32B-Instructでも、Q3, Q6以外が正解となりました。Q3, Q6は、画像の情報をもとに計算して答えを出す必要がある問いです。この問題の特徴から、Qwen2.5-VL-7/32B-Instructでは、一度のやり取りで情報の取得から計算を行うのが難しかったと推察されます。情報の取得で問題は見られなかったので、計算（推論）のところただけ一歩足りなかったのだと思います。
また、Q3, Q6の回答では、特に指示していないもののStep by Stepで答えを出そうとしていました。この点には少し驚きました。おそらく、CoTのデータがSFTデータセットに含まれていたのだと思います。
オープンなVLMを使いつつQ3, Q6を解くためには、情報の取得と推論を別のプロセスに分けて対応する、別のプロセスに分けたうえで今回のような計算にはツール呼び出しをさせる、より賢いVLM（推論モード対応したもの）を使ってパワーでごりおす等のアプローチがあるかなと思います。推論モードに対応したQwen3のシリーズが最近発表されたので、Qwen3-VLの登場に期待しています。
ちなみに、クローズなモデル（Cohere Embed v4 🤝 Gemini 2.5 Flash）では、どの問題もクリアしているようでした。流石ですね。

今回は、一枚の図について情報の取得・推論を試しましたが、実用上はテキストが大部分を占めと図や表が間に挟まっているみたいなケースが多いのではと思います。そのような場合でも必要な情報を読み取り、回答できるのか気になるところです。また、複数の画像を同時に扱うケースもうまくできるのか気になるところです。これも時間があるときにベンチマーク結果を調べてみたいと思います。

おわりに

本記事では、オープンモデルの ColPali ベース Retriever と Qwen-2.5-VL 系列 Generator を組み合わせてVision RAGを実装し、Google Colab 上でテストを行いました。テストでは、colqwen2-v1.0を用いて質問の回答に必要な画像を得ることができました。また、Qwen-2.5-VL-7B/Instruct と 32B/Instruct の両モデルについて、画像中の情報抽出タスク（Q1, Q2, Q4, Q5）では正解し、数値の計算を伴うタスク（Q3, Q6）では誤答するという結果になりました。
クローズドなつよつよモデルには及ばないものの、一定、オープンモデルもVision RAGの部品に使えることが確かめられました。ただ、より実用的な問題設定でもオープンモデルが使えるのかは確かめられていないので、調査・実験したいと思います。
GW 最終日に駆け足でお届けしましたが、上記ご参考になれば幸いです。

参考資料

以下、参考にさせていただきました。ありがとうございます。

追記するかもしれない事項

ColPaliについて
VisRAGについて
Unslothの4bit量子化について