RAG-Anything：全能多模态知识检索 看透长文档图表

RAG-Anything 是一个针对多模态文档设计的统一检索增强生成框架，旨在解决传统系统仅能处理纯文本的局限性。该框架通过双图构建策略，将文档中的文本、图像、表格和数学公式转化为互联的知识实体，从而完整保留跨模态的语义关联。其核心的跨模态混合检索机制结合了结构化知识导航与语义匹配，显著提升了从复杂排版中精准定位信息的能力。实验证明，该技术在处理长文本和科研、金融、医疗等知识密集型领域时表现卓越，大幅超越了现有主流方法。通过这种全模态知识集成，RAG-Anything 为实现更具深度和事实根据的智能问答奠定了新基础。