全模態RAG突破文本局限，港大構建跨模態一體化系統
突破傳統檢索增強生成（RAG）技術的單一文本局限，實現對文檔中文字、圖表、表格、公式等復雜內容的統一智能理解。
香港大學黃超教授團隊開源多模態智能處理系統RAG-Anything，將碎片化的信息孤島轉化為結構化的知識網絡，為智能多模態文檔分析開辟了全新技術路徑。
RAG-Anything 是專門針對復雜多模態文檔設計的新一代RAG系統，致力于破解現代信息處理中的多模態理解難題。
系統整合了多模態文檔解析、語義理解、知識建模和智能問答等核心能力，能夠同時處理文本敘述、視覺圖表、結構數據、數學表達式等多樣化內容，構建從原始文檔到智能交互的完整自動化流程，為AI應用的實際落地提供堅實的技術支撐。
RAG系統的技術痛點與發展趨勢
復雜多模態文檔的理解
人工智能正在從只會處理文字發展到能夠理解多種信息形式，這種變化其實很符合日常工作的實際情況。人們平時接觸的信息很少是純文字的，更多的是包含圖片、表格、圖表的綜合性文檔。這些不同類型的內容——文字說明、圖像展示、數據分析、邏輯推理等——相互配合，形成了一個完整的信息體系。
在各個專業領域里，多模態內容早就成為主流的信息傳遞方式。學術論文需要用圖表和公式來展示研究成果，教學材料用圖解讓概念更好理解，財務報告靠各種圖表來展現數據變化，醫療記錄則包含大量的影像和檢測數據。這些視覺化的內容和文字說明互相補充，構成了完整的專業知識框架。
面對如此復雜的信息形態，傳統的單一文本處理方式已無法滿足現實各類場景的需求。各行業都迫切需要AI系統具備跨模態的綜合理解能力，能夠同時解析文字敘述、圖像信息、表格數據和數學表達式，并建立它們之間的語義關聯，從而為用戶提供準確、全面的智能分析和問答服務。
現有RAG系統的技術瓶頸
雖然檢索增強生成（RAG）技術在文本問答方面表現不錯，但現有的RAG系統普遍存在明顯的模態局限。傳統RAG架構主要是為純文本內容設計的，包括文本分塊、向量化編碼、相似性檢索等核心模塊，這套技術棧在處理非文本內容時遇到了不少問題：
檢索效果不夠理想：純文本向量沒辦法很好地表達圖表的視覺含義、表格的結構關系和公式的數學意義。當用戶問”圖中的趨勢怎么樣”或”表格里哪個數據最大”這類問題時，檢索效果往往不理想。
語義關聯的缺失：文檔里的圖文內容經常相互引用和解釋，但傳統系統建立不了這種跨模態的語義連接，所以給出的答案常常不夠完整或準確。
復雜的工作流：面對包含大量圖表、公式的復雜文檔，傳統系統需要多個專用工具配合才能處理，整個流程既復雜又低效，很難適應實際應用的要求。
RAG-Anything的實際應用價值
項目的核心目標
RAG-Anything項目就是為了解決前面提到的這些技術難題而開發的，目標是打造一個完整的多模態RAG系統，讓傳統RAG在處理復雜文檔時的各種限制得到有效解決。整個系統采用統一的技術框架，把多模態文檔處理從實驗室的概念驗證真正推向可以實際部署的工程化方案。
技術架構的特點
團隊設計了一套端到端的技術棧，包含文檔解析、內容理解、知識構建和智能問答等關鍵功能。在文件支持上，系統可以處理PDF、Office文檔、圖像等主流格式。技術上實現了跨模態的統一知識表示和檢索方法，還提供了標準化的API接口和靈活的配置選項。RAG-Anything的定位是作為多模態AI應用的基礎組件，為現有的RAG系統直接提供多模態文檔處理功能。
RAG-Anything的技術亮點
RAG-Anything 采用了一系列創新的技術方案和工程方法，在多模態文檔處理領域實現了顯著提升：
1 一站式多模態處理流程
團隊構建了完整的自動化處理管道，從文檔輸入開始，系統就能智能識別并準確提取文本、圖像、表格、數學公式等各種類型的內容。通過統一的結構化建模方式，實現了從文檔解析、語義理解、知識構建到智能問答的全流程自動化，徹底解決了傳統多工具拼接造成的信息丟失和效率低下問題。
2. 豐富的文件格式支持
系統原生兼容PDF、Microsoft Office套件（Word/Excel/PowerPoint）、常見圖像格式（JPG/PNG/TIFF）以及Markdown、純文本等10多種主流文檔格式。內置的智能格式檢測和標準化轉換功能，保證不同來源的文檔都能通過統一的處理流程獲得高質量的解析效果。
3. 全方位內容理解能力
整合了視覺分析、語言理解和結構化數據處理技術，能夠深度理解各類內容。圖像分析功能可以提取復雜圖表的語義信息，表格處理能夠準確識別層次結構和數據關系，LaTeX公式解析確保數學表達式的準確轉換，文本語義建模則提供豐富的上下文理解。
4. 語義關聯網絡的構建
利用圖結構來表達實體之間的關系，系統會自動找出文檔里的關鍵元素，并把不同類型的內容連接起來。比如說，它能搞清楚哪張圖對應哪段解釋文字、表格里的數據和后面的分析結論有什么關系、數學公式和相關的理論說明是怎么聯系的。這樣一來，回答問題的時候就能給出更準確、邏輯更清晰的答案。
5.開放式組件生態架構
整個系統采用插件式的設計思路，開發者可以根據自己的需要靈活調整和添加功能模塊。想要升級視覺識別模型、接入特定行業的文檔處理工具，或者調整搜索和嵌入的算法，都能通過標準化的接口輕松搞定。這樣設計的好處是系統能夠跟上技術的發展步伐，也能靈活應對各種業務場景的變化需求。
RAG-Anything系統架構
RAG-Anything采用了創新的三階段技術架構，解決了傳統RAG系統在處理多模態文檔時的技術難題，真正實現了端到端的智能化處理。
多模態文檔解析階段：多模態解析引擎可以處理PDF、Office、圖像等各種格式的文檔，包括文本提取、圖像分析、公式識別和表格解析四個關鍵功能模塊。
跨模態知識構建階段：通過實體關系抽取和多模態融合技術，構建跨模態知識圖譜，建立統一的圖譜表示和向量數據庫。
檢索生成階段：結合圖譜檢索和向量檢索的優勢，通過大型語言模型生成準確的回答。整個系統采用模塊化設計，具備很強的可擴展性和靈活性。
RAG-Anything多模態理解能力
(1) 視覺內容分析：集成視覺大模型，自動生成高質量的圖像描述，準確提取圖表中的數據關系和視覺要素。面向統計圖表以及示意圖，系統都能理解其中的關鍵信息和表達意圖。
(2)表格智能解析：理解表格的層次結構，自動識別表頭關系、數據類型和邏輯聯系，提煉數據趨勢和統計規律。即使面對多層嵌套的復雜表格，系統也能準確把握每個數據單元的含義和相互關系。
(3)數學公式理解：識別LaTeX格式的數學表達式，分析變量含義、公式結構和適用場景。系統不僅能識別公式本身，還能理解公式在特定上下文中的作用和意義。
(4)擴展模態支持：支持流程圖、代碼片段、地理信息等專業內容的智能識別和語義建模。這種可擴展的設計讓系統能夠適應各種專業領域的特殊需求。
不同類型的內容都會通過統一的知識表示框架整合在一起，從而實現跨模態的語義理解和關聯分析。
統一知識圖譜構建
RAG-Anything將多模態內容統一建模為結構化知識圖譜，突破傳統文檔處理的信息孤島問題。
(1)實體化建模：將文本段落、圖表數據、數學公式等異構內容統一抽象為知識實體，保留完整的內容信息、來源標識和類型屬性。
(2)智能關系構建：通過語義分析技術，自動識別段落間的邏輯關系、圖文間的說明關系、以及結構化內容間的語義聯系，構建多層次的知識關聯網絡。
(3)高效存儲索引：建立圖譜數據庫和向量數據庫的雙重存儲機制，支持結構化查詢和語義相似性檢索，為復雜問答任務提供強大的知識支撐。
雙重檢索機制
RAG-Anything 采用雙層次檢索問答機制，能夠精準理解復雜問題并提供多維度的回答。這套機制既能抓住細節信息，又能把握整體語義，提升了系統在多模態文檔場景下的檢索范圍和生成質量。
關鍵詞分層提取：RAG-Anything 采用雙層次檢索問答機制，能夠精準理解復雜問題并提供多維度的回答。這套機制既能抓住細節信息，又能把握整體語義，大幅提升了系統在多模態文檔場景下的檢索范圍和生成質量。
在關鍵詞提取層面，系統會同時進行細粒度關鍵詞和概念級關鍵詞的分層提取。細粒度關鍵詞精確定位具體實體、專業術語、數據點等詳細信息，概念級關鍵詞則把握主題脈絡、分析趨勢、理解抽象概念。
在檢索策略上，系統采用混合檢索方式，通過圖譜結構快速找到相關的實體節點，利用圖譜中的關聯關系挖掘潛在信息，從語義層面捕獲相關內容，最終把多個來源的信息整合起來生成準確的智能回答。通過這種雙層次架構，系統能夠應對從簡單查詢到復雜推理的各種問題。
快速部署指南
RAG-Anything提供兩種便捷的安裝部署方式，適合不同用戶的技術需求。建議使用PyPI安裝方式，一鍵就能快速部署，馬上體驗完整的多模態RAG功能。
安裝方式
選項1：從 PyPI 安裝
pip install raganything
選項2：從源碼安裝
git clone https://github.com/HKUDS/RAG-Anything.git cd RAG-Anything pip install -e .
多場景應用模式
RAG-Anything采用模塊化架構設計，提供兩種靈活的使用方式，不管是快速搭建原型還是正式生產部署，都能找到合適的解決方案。
方式一：一鍵式端到端處理
適用場景：處理完整的PDF、Word、PPT等原始文檔，追求零配置、全自動的智能處理。
核心優勢：
- 全流程自動化：從文檔上傳到智能問答，無需人工干預
- 智能結構識別：自動檢測標題層次、段落結構、圖像位置、表格布局、數學公式
- 深度內容理解：多模態內容的語義分析和向量化表示
- 知識圖譜自構建：自動生成結構化知識網絡和檢索索引
技術流程：原始文檔 → 智能解析 → 多模態理解 → 知識圖譜構建 → 智能問答
示例代碼：
import asyncio
from raganything import RAGAnything
from lightrag.llm.openai import openai_complete_if_cache, openai_embed
async def main():
rag = RAGAnything(
working_dir="./rag_storage",
llm_model_func=..., # LLM
vision_model_func=..., # VLM
embedding_func=..., # 嵌入模型
embedding_dim=3072,
max_token_size=8192
)
# 處理文檔并構建圖譜
await rag.process_document_complete(
file_path="your_document.pdf",
output_dir="./output"
)
# 多模態問答查詢
result = await rag.query_with_multimodal("Could you share insights on the experiment results and the associated data tables?", mode="hybrid")
print(result)
asyncio.run(main())方式二：精細化手動構建
適用場景：已有結構化的多模態內容數據（圖像、表格、公式等），需要精確控制處理流程和定制化功能擴展。
核心優勢：
- 精確控制：手動指定圖像、表格等關鍵內容的處理方式
- 定制化處理：根據特定領域需求調整解析策略
- 增量構建：支持逐步添加和更新多模態內容
- 專業優化：針對特定文檔類型進行深度優化
示例代碼：
from lightrag import LightRAG
from raganything.modalprocessors import ImageModalProcessor, TableModalProcessor
# 初始化 LightRAG 系統
rag = LightRAG(working_dir="./rag_storage", ...)
# 處理圖像內容
image_processor = ImageModalProcessor(lightrag=rag, modal_caption_func=your_vision_model_func)
image_content = {
"img_path": "fig1.jpg",
"img_caption": ["Figure1: RAG-Anything vs Baselines"],
"img_footnote": [""]
}
description, entity_info = await image_processor.process_multimodal_content(
modal_cnotallow=image_content,
content_type="image",
file_path="RAG-Anything.pdf",
entity_name="fig1-RAG-Anything vs Baselines"
)
# 處理表格內容
table_processor = TableModalProcessor(lightrag=rag, modal_caption_func=your_llm_model_func)
table_content = {
"table_body": """
| Methods | Accuracy | F1 |
|------|--------|--------|
| RAGAnything | 95.2% | 0.94 |
| Baseline | 87.3% | 0.85 |
""",
"table_caption": ["Table1: RAG-Anything vs Baselines"],
"table_footnote": ["Dataset-A"]
}
description, entity_info = await table_processor.process_multimodal_content(
modal_cnotallow=table_content,
content_type="table",
file_path="RAG-Anything.pdf",
entity_name="tab1-RAG-Anything vs Baselines"
)技術演進與應用拓展
RAG-Anything在推理能力上還有不少改進空間，比如讓系統能夠進行更復雜的邏輯分析，處理跨模態信息的深層關聯，甚至可以嘗試加入推理過程的可視化展示和證據追蹤功能。在具體應用場景中，也有很多有趣的方向可以探索，像是更準確地解析學術論文里的復雜圖表、自動提取財務報表中的關鍵數據、識別工程圖紙的結構細節，或者幫助整理醫療文檔中的重要信息。
另一個值得關注的是，RAG-Anything作為構建智能Agent的基礎技術，可以為各種AI應用提供強大的多模態處理能力。如何讓Agent更聰明地理解現實世界的復雜信息，在真實的業務場景中派上用場，這些都是很有挑戰性的技術問題。隨著這些技術的逐步完善，開發者應該能夠更輕松地打造出符合自己需求的智能工具。
項目地址：https://github.com/HKUDS/RAG-Anything
實驗室主頁: https://sites.google.com/view/chaoh
