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　　与此同时，我们注意到现有的方法在将用户查询转化为搜索引擎可理解的检索请求时，常常因无法精准表达需求而难以检索到相关信息，往往存在语义偏差或信息缺失的问题。这不仅影响了检索结果的相关性，还限制了模型在后续生成阶段的推理能力。为了解决这一问题，VRAG-RL 引入了一种创新的检索机制，通过结合视觉感知动作和强化学习，使模型能够更有效地与搜索引擎进行交互。这种机制不仅能够帮助模型更精准地表达检索需求，还能够在检索过程中动态调整检索策略，从而显著提升检索效率和结果的相关性。

　　相比之下，VRAG-RL 彻底革新了传统的检索生成范式，引入了多样化的视觉感知动作，其中包含了多种视觉感知动作，如区域选择、裁剪、缩放等。这些动作使 VLMs 能够从粗粒度到细粒度逐步聚焦信息密集区域，精准提取关键视觉信息。例如，在处理复杂的图表或布局时，模型可以先从整体图像中提取大致信息，然后逐步聚焦到信息密集的区域，通过裁剪和缩放操作，获取更清晰、更详细的视觉信息。这种从粗粒度到细粒度的感知方式，不仅提高了模型对视觉信息的理解能力，还显著提升了检索效率，使模型能够更快速地定位到与问题相关的图像内容。

　　VRAG-RL 在各个基准数据集上均取得了显著优于现有方法的性能，涵盖了从单跳到多跳推理、从文本到图表和布局等多种复杂的视觉和语言任务类型。实验结果表明，VRAG-RL 在处理视觉丰富信息时具有显著的优势，能够更有效地进行检索、推理和生成高质量的答案。无论是在传统的 prompt-based 方法（如 Vanilla RAG 和 ReAct RAG）还是在基于强化学习的方法（如 Search-R1）上，VRAG-RL 都展现出了显著的性能提升。