PULSAR：企业视觉文档 RAG 的池化统一后期交互搜索和检索

机构投资者会搜索视觉上密集的融资演讲稿、董事会资料和尽职调查材料，这些材料在交易结束时每小时都会变化。 OCR 后进行数字表述，在这种规模下刷新成本高昂，并且可能会丢失图表细节。我们推出 PULSAR，这是 Mubadala Investment Company 部署的生产视觉优先检索系统。 PULSAR 使用冻结的 ColPali 式主干索引页面图像，并使用池化的两阶段后期交互索引：紧凑的页面摘要支持初始检索，然后通过更精细的池化表示进行精确的 MaxSim 重新评分。在 ViDoRe V3 上，与非池化配置相比，该设计将中值向量搜索延迟降低了 15.1 倍，绝对 NDCG@10 和 Recall@10 损失低于 0.01；生产向量搜索延迟中位数为 156 毫秒。在并发负载下，池化索引的 QPS 比非池化索引高约 88 倍。据估计，事件驱动的摄取路径每页的成本比它所取代的 OCR+语言化基线便宜约 20 倍。自 2026 年 3 月以来，PULSAR 已为 3,000 多笔交易提供了 78000 份文档和约 240 万页文件。在生产顶部 K 处，答案事实回忆比 OCR+语言化基线增加了一倍多。