# Loud and Clear verbetert visueel bewijs bij document-RAG

> Volgens een arXiv-paper leveren pagina’s met een hogere resolutie en relevante OCR betere antwoorden op bij drie benchmarks voor vraagbeantwoording op basis van documenten.

Oossa · 2026-10-16 · https://oossa.com/nl/loud-and-clear-boosts-visual-evidence-in-document-rag

Onderzoekers introduceren Loud and Clear (LoC), een methode die AI-systemen helpt om bewijs te benutten op pagina’s die zijn opgehaald voor vraagbeantwoording op basis van documenten. De methode combineert afbeeldingen van pagina’s met een hogere resolutie met tekst uit gebieden die relevant zijn voor de vraag, zonder extra training of annotaties met het juiste antwoord.

In de tests die in de paper worden beschreven, scoorde LoC hoger dan acht eerdere methoden op drie benchmarks. Op SciEGQA lag de score 8.88 punten hoger dan die van ColQwen3. De auteurs ontdekten ook dat een groter budget voor visuele tokens de nauwkeurigheid verbeterde, zelfs wanneer de juiste pagina’s al waren opgehaald.

## De feiten

- Volgens de paper scoorde LoC 8.88 punten hoger dan ColQwen3 op SciEGQA, 3.09 punten hoger op ViDoRe-v3 en 4.22 punten hoger op MMLongBench-Doc.
- De paper is op arXiv gedateerd op October 16, 2026.

## Waarom het ertoe doet

Voor teams die systemen bouwen om vragen over documenten te beantwoorden, wijzen de resultaten erop dat het beter weergeven van opgehaalde pagina’s aan een model kan helpen, zelfs als de juiste pagina’s al zijn gevonden. De paper laat niet zien hoe goed LoC in toepassingen in de praktijk werkt.

## Bronnen en referenties

1. [Loud and Clear: Making Visual Evidence Count in Multimodal Document RAG](https://arxiv.org/abs/2610.21318) – arXiv cs.CV, 2026-10-16

Laatst bijgewerkt: 2026-10-16