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

一、项目概览

RAG-Anything 是一个基于 LightRAG 的统一多模态 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统，专为处理包含文本、图像、表格、公式等多种内容形式的复杂文档而设计。该系统通过一个端到端管道，实现从文档解析到智能问答的完整处理流程，有效解决了传统 RAG 系统在处理非文本元素上的不足。

核心优势：

  • 统一多模态处理：支持 PDF、Office 文档、图像、Markdown 等多种格式。
  • 端到端智能管道：从文档解析—内容理解—知识图谱构建—智能检索，一站式流程无缝连接。
  • 深度内容理解：具备图像语义提取、表格结构解析、LaTeX 数学公式识别等专用处理模块。
  • 跨模态知识图谱：自动抽取实体并发现跨模态关系，便于构建结构化知识库。
  • 灵活处理模式：支持 MinerU 高精度解析，也允许跳过解析，直接插入已处理内容。
  • 面向多种应用场景：适用于学术研究、技术文档、财报分析、企业知识管理等文档丰富、内容复杂的场合。

二、与 LightRAG 的关系

RAG-Anything 是 LightRAG 的多模态扩展与集成：

  • 功能演进：LightRAG 起初专注文本 RAG，而在 2025 年 6 月 5 日宣布支持通过 RAG-Anything 增加多模态处理能力，从而拓展处理图像、表格、公式等非文本内容。
  • 发布时间：RAG-Anything 于 2025 年 6 月 16 日发布，是 LightRAG 多模态功能的重要里程碑。

三、项目价值与应用前景

RAG-Anything 凭借其全面的多模态处理能力和统一的 RAG 体系架构，在以下领域具有显著潜力：

  • 科研与教育：可解析学术论文图表、公式与文本描述，辅助研究与教学问答。
  • 企业文档智能化：处理包含图表与财务数据的报告，实现更准确的信息检索与智能反馈。
  • 知识管理与客服系统：建立跨模态知识库，提高多类型内容的理解与响应效率。

四、总结

项目亮点内容概述
基础平台构建于 LightRAG 之上，增加多模态处理能力。
多模态解析支持图像、表格、公式、文本等多种内容类型。
系统架构全流程端到端，从解析到问答闭环完成。
知识图谱支持跨模态关系提取与结构化表示。
活跃迭代与社区持续发布功能更新，社区反馈积极。

标签：infra, ai

你的评论