VisRAG
Collection
Parsing-free RAG supported by VLMs
•
9 items
•
Updated
•
2
corpus-id
stringlengths 15
17
| image
imagewidth (px) 368
6.92k
|
---|---|
pybv0228_p80.jpg | |
snbx0223_p21.jpg | |
zxfk0226_p12.jpg | |
txpp0227_p9.jpg | |
snbx0223_p43.jpg | |
ylvj0223_p20.jpg | |
xjpn0081_p3.jpg | |
snbx0223_p41.jpg | |
psyn0081_p29.jpg | |
snbx0223_p3.jpg | |
rnbx0223_p207.jpg | |
hldg0227_p6.jpg | |
hnhd0227_p7.jpg | |
jjvg0227_p5.jpg | |
flpp0227_p15.jpg | |
kqch0227_p2.jpg | |
snbx0223_p8.jpg | |
snbx0223_p14.jpg | |
snbx0223_p6.jpg | |
xjvw0217_p1.jpg | |
snbx0223_p9.jpg | |
hqgb0228_p0.jpg | |
fqvw0217_p33.jpg | |
jjvg0227_p7.jpg | |
snbx0223_p20.jpg | |
khxj0037_p3.jpg | |
txpp0227_p8.jpg | |
xkbv0228_p2.jpg | |
lycj0037_p7.jpg | |
grgb0228_p12.jpg | |
nhxj0037_p2.jpg | |
mxcj0037_p3.jpg | |
nrcj0037_p8.jpg | |
yshb0228_p20.jpg | |
hyhk0037_p4.jpg | |
lycj0037_p5.jpg | |
xpcf0004_p1.jpg | |
rzbj0037_p7.jpg | |
sncj0037_p2.jpg | |
nnhk0228_p0.jpg | |
hjxj0037_p1.jpg | |
phxj0037_p0.jpg | |
mybv0228_p12.jpg | |
ynbx0223_p14.jpg | |
hyhk0037_p5.jpg | |
khbw0217_p1.jpg | |
rnbx0223_p203.jpg | |
rzbj0037_p2.jpg | |
fgbd0079_p6.jpg | |
ynbx0223_p44.jpg | |
rgcw0217_p6.jpg | |
tnbx0223_p11.jpg | |
fygb0228_p0.jpg | |
tnbx0223_p129.jpg | |
sfmb0228_p78.jpg | |
mxxj0037_p1.jpg | |
trgj0223_p91.jpg | |
yxvw0217_p2.jpg | |
lkvw0217_p0.jpg | |
hnvw0217_p7.jpg | |
gsgj0223_p67.jpg | |
zzfv0228_p2.jpg | |
khxj0037_p0.jpg | |
txvw0217_p0.jpg | |
fxxj0037_p3.jpg | |
xqvw0217_p1.jpg | |
mtyj0226_p14.jpg | |
rgcw0217_p1.jpg | |
fqvw0217_p41.jpg | |
yhpj0226_p1.jpg | |
fqvw0217_p37.jpg | |
lkvw0217_p1.jpg | |
fqvw0217_p36.jpg | |
hhpj0226_p0.jpg | |
fyvw0217_p34.jpg | |
npvw0217_p5.jpg | |
kmwn0226_p17.jpg | |
zkww0217_p1.jpg | |
gfhd0082_p8.jpg | |
kfdw0217_p0.jpg | |
yrvw0217_p54.jpg | |
lgpj0226_p0.jpg | |
kfpj0226_p1.jpg | |
qjgn0226_p193.jpg | |
rycg0227_p6.jpg | |
hjpj0226_p2.jpg | |
nhpj0226_p0.jpg | |
mfpj0226_p0.jpg | |
gjpj0226_p5.jpg | |
ynbx0223_p67.jpg | |
mfnf0004_p0.jpg | |
xhfg0227_p40.jpg | |
lnbl0226_p8.jpg | |
npvw0217_p4.jpg | |
npvw0217_p3.jpg | |
mgbv0228_p12.jpg | |
fqvw0217_p38.jpg | |
sncw0217_p2.jpg | |
kgww0217_p14.jpg | |
ktdw0079_p0.jpg |
This is a VQA dataset based on Industrial Documents from MP-DocVQA dataset from MP-DocVQA.
from datasets import load_dataset
import csv
def load_beir_qrels(qrels_file):
qrels = {}
with open(qrels_file) as f:
tsvreader = csv.DictReader(f, delimiter="\t")
for row in tsvreader:
qid = row["query-id"]
pid = row["corpus-id"]
rel = int(row["score"])
if qid in qrels:
qrels[qid][pid] = rel
else:
qrels[qid] = {pid: rel}
return qrels
corpus_ds = load_dataset("openbmb/VisRAG-Ret-Test-MP-DocVQA", name="corpus", split="train")
queries_ds = load_dataset("openbmb/VisRAG-Ret-Test-MP-DocVQA", name="queries", split="train")
qrels_path = "xxxx" # path to qrels file which can be found under qrels folder in the repo.
qrels = load_beir_qrels(qrels_path)