现有文档 RAG 评测都在不足：数据太小、查询太假、证据太单一。
华南理工&华科推出 DOUBLE-BENCH——迄今最大规模、多语言、多模态、多跳查询的文档 RAG 实战考场，用 5 168 条人工校验 query 把 9 个 embedding、4 个 MLLM、4 个端到端框架统统拉到现实场景下评测，结果：检索仍是最大瓶颈，模型普遍“过度自信”地胡说八道。

说到多模态大模型，国内快手也开源了Keye-VL-1.5-8B（国产大模型越来越好，就在昨天Claude点名全面封禁中国公司，离大谱），可本地部署，大家可以试试！不管RAG到Multi-RAG未来的趋势还是Agentic RAG

🔍 1 现有评测的不足

、
图 2：主流 benchmark 查询示例，信息不足或已提前泄露答案。

问题	典型案例	后果
① 评测面过窄	只测 embedding 或只测 VQA	看不到系统级瓶颈
② 假设用户开卷	直接给出目标页、文件名	与现实检索场景脱节
③ 证据唯一幻觉	单页 synthetic query	忽略多页均可回答
④ 多跳造假	把单跳硬拼成“伪多跳”	高估模型推理能力

🧪 2 DOUBLE-BENCH 长啥样？

维度	规模	备注
文档	3 276 份	72 880 页
语言	6 种	中/英/西/法/日/阿
类型	4 类	PDF、扫描件、幻灯、HTML
查询	5 168 条	2 500 单跳 + 2 668 多跳（2-3 跳）
证据	100 % 人工复核	单跳 set-of-evidence，多跳 chain-of-evidence

图 4：语料与语言分布，外圈为语言占比。

⚙️ 3 三步打造“真”考题

图 3：DOUBLE-BENCH 构建流水线，红框为人工介入环节。

1️⃣ 元数据收集与清洗

• 10–50 页文档，GPT-4o 判语言，Docling & MinerU 做模态拆分（正文/表格/图）。
  2️⃣ 单跳查询合成
• 四原则：自包含、禁止泄露源、聚焦显著模态、多样自然。
• 迭代 refine：若检索返回 >5 候选页，则自动加入区分细节再生成，直到 ≤5。
  3️⃣ 多跳查询合成
• LightRAG 建知识图谱 → 按“意图游走”选路径 → 逐跳替换实体并链式拼接。
• 人工审核逻辑严密性、答案唯一性、语法自然度。

📊 4 实验结果

4.1 检索榜

表 3：主流 embedding 在 DOUBLE-BENCH 上的细粒度结果。

• 文本与视觉 embedding 差距已缩小到 2% 以内；多跳仍集体掉 20+ 点。

4.2 端到端 RAG 框架榜

表 4：RAG 框架检索与回答准确率对比。

• 检索决定上限：colqwen-gen 靠检索优势，在多跳上反超 MDocAgent。
• 过度自信现象：MDocAgent/ViDoRAG 即使没召回证据也强行回答，幻觉率 30–40 %。

4.3 MLLM 裸跑 vs 给证据

• 充分说明 DOUBLE-BENCH 未被数据污染，模型靠“背题库”寸步难行。

表 5：MLLM 在“裸跑”与“开卷”下的准确率。

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