RAG-Anything：一体化多模态RAG框架

你是否曾经为处理包含图像、表格、公式等复杂多模态内容的文档而烦恼？RAG-Anything 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于 LightRAG 构建的全面多模态文档处理 RAG 系统，可以帮助开发者实现对文本、图像、表格、公式等多种内容类型的无缝处理和智能查询。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
RAG-Anything项目stars数：5528
RAG-Anything项目forks数：653

RAG-Anything项目目录截图

RAG-Anything项目核心亮点

🌟 端到端多模态管道：提供从文档摄取、解析到智能多模态查询应答的完整工作流程，支持多种内容类型的协同处理。

🎯 通用文档支持：无缝处理PDF、Office文档、图像等多种文件格式，无需为不同格式使用不同工具。

🔍 专业化内容分析：配备专门的图像、表格、数学公式处理器，确保各类内容的高质量解析和理解。

🔗 多模态知识图谱：自动提取实体并发现跨模态关系，通过加权相关性评分优化知识检索效果。

RAG-Anything项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 RAG-Anything：

1. 安装：

   # 基础安装
   pip install raganything
   包含所有可选功能的安装
   pip install raganything[all]

2. 运行第一个示例：

   import asyncio
   from raganything import RAGAnything, RAGAnythingConfigasync def main():
   config = RAGAnythingConfig(working_dir="./rag_storage")
   rag = RAGAnything(config=config)
   await rag.process_document_complete("path/to/your/document.pdf", "./output")
   
   asyncio.run(main())

3. 进行多模态查询：

   # 文本查询
   result = await rag.aquery("文档中的图表显示了什么关键发现？", mode="hybrid")
   多模态查询
   multimodal_result = await rag.aquery_with_multimodal(
   "解释这个公式及其与文档内容的关系",
   multimodal_content=[{
   "type": "equation",
   "latex": "P(d|q) = \frac{P(q|d) \cdot P(d)}{P(q)}"
   }]
   )

RAG-Anything项目应用场景

学术研究：研究人员可以处理包含复杂图表和公式的学术论文，进行深度内容分析和查询。

技术文档：开发团队能够智能处理技术文档中的代码示例、架构图和说明文字。

财务报告：分析师可以提取和分析财务报表中的表格数据、图表和文字说明。

企业知识管理：企业能够统一处理内部包含多种内容类型的知识文档，建立智能检索系统。

用户案例：该项目已在多个学术机构和技术公司中得到应用，用于改善其多模态文档处理工作流。

RAG-Anything项目链接

HKUDS / RAG-Anything项目地址：https://github.com/HKUDS/RAG-Anything

本文地址：https://www.tgoos.com/11807