RAG-Anything：一款全功能的多模态文档处理RAG系统

RAG-Anything是一个多模态文档处理系统，能同时处理文本、图像、表格和公式等复杂内容。系统提供从文档导入、解析到问答的全流程服务，可自动识别文档中的实体和跨模态关联，构建多模态知识网络。支持PDF、Office文档、图片和文本文件等常见格式，具备多模态理解、一体化处理、混合检索和自适应分析能力，在复杂文档处理上优于传统RAG系统。

核心功能

• 全流程处理：覆盖文档解析到问答响应的完整链路

• 多格式兼容：统一处理PDF、Office文档（Word/PowerPoint/Excel）、图片等文件

• 内容解析引擎：配备针对图像、表格、公式和文本的专用处理器

• 知识图谱索引：自动提取实体并建立跨模态关联网络

• 灵活架构：支持智能解析和直接内容插入两种工作模式

• 跨模态检索：实现文本与多模态内容的精准匹配

技术实现

文档解析阶段采用高精度结构化提取技术，通过自适应分解机制分离文本,图像,表格等异构内容，同时保持语义关联。内容处理阶段运用并行管道架构，同步优化文本和多媒体内容的处理路径，提高分析效率。

算法架构

• 核心算法：实现了一个有效的多阶段多模态管道，从根本上扩展了传统的 RAG 架构，通过智能编排和跨模态理解无缝处理各种内容模态。

• 处理流程：包括文档解析、内容分析和知识图谱构建三个步骤。

应用领域

• 学术研究：解析含图表公式的论文文献

• 技术文档：处理用户手册和技术指南

• 金融分析：解读包含表格图表的财务报告

• 企业知识库：构建统一的内容管理框架

相比同类工具，RAG-Anything的优势在于提供完整的文档处理解决方案，支持多种文件格式的无缝解析，特别擅长处理图像、表格和数学公式等非文本元素。自适应处理模式和混合检索算法使其在复杂文档分析和精准信息提取方面表现突出。

项目地址

Github：https://github.com/HKUDS/RAG-Anything