国产开源！PaddleOCR多模态RAG问答系统（已落地），速速收藏备用。

挖到宝了！🤩就是这个超级实用的开源项目：PaddleOCR-MultiRAG！完美解决了包含复杂图片、表格的PDF识别落地难题～

📦完整源码+讲解视频已打包👇：

https://kq4b3vgg5b.feishu.cn/wiki/space/7257794425391579164

很多做RAG的友友，在真正梳理文档的时候，十有八九都会被“非结构化”数据搞得焦头烂额。那些扫描的PDF、多栏排版、带水印的合同、还有海量图表的研报，用传统的 RAG 方案去提，简直就是大型灾难现场！

但这个 PaddleOCR-MultiRAG 项目，我想跟大家聊聊它为什么这么“香”～

01 功能角度：从“文本提取”升级到“文档解构”

很多 RAG 方案在提取PDF时，用的还是 PyPDF这类简单的工具，它只能粗暴地把文字抽出来，而这个项目，真的不一样！！

• 它直接上了 PaddleOCR，能处理扫描件、图片，实现高精度的版面分析和文字识别；

• 它能智能地解构文档。遇到正文文本，就进行常规切片；遇到表格，就将其识别并序列化为 Markdown 或 JSON；遇到图片，可能会调用VLM（多模态大模型）进行处理；

• 流程可编排，这种复杂的异构数据处理流程，构建了一个复杂的 Agent 流程，而不是一条道走到黑的简单 pipeline。

一句话总结：它不是在“提取”文本，而是在“理解”文档结构，为下游 RAG 提供高质量、高结构化的数据。

02 企业落地：直击“非结构化”数据的核心痛点

为什么说它落地性强？因为在企业环境中，90% 的高价值数据都以非结构化（或半结构化）的形式存在，比如：

• 金融/法务：扫描的合同、财报、监管文件。

• 制造业/工程：技术手册、图纸、质检报告。

• 医疗：病例、影像报告。

传统的 RAG 在这些场景下几乎“不可用”。而 PaddleOCR-MultiRAG提供的方案，恰恰是企业数字化转型的“最后一公里”——它解决了最棘手的“数据清洗”和“信息结构化”问题。一个能稳定处理复杂PDF和扫描件的RAG系统，其商业价值远超那些只能处理 .txt 的“玩具”项目～

03 技术稀缺：到“结构化RAG”的稀缺范例

现在 GitHub 上 RAG 项目多如牛毛，但绝大多数都是“Naive RAG”（朴素RAG），即“加载 -> 切分 -> 嵌入 -> 检索”。

但真正的技术瓶颈在于“结构化RAG”和“多模态RAG”。

• 稀缺的OCR整合方案：很多人知道 OCR 很重要，但如何将 OCR 引擎与 RAG 流程无缝结合，处理坐标、遮挡、多栏等问题，并将其输出转化为 LLM 友好的格式？这套完整的、开源的解决方案非常稀缺。

• 稀缺的Multi-RAG实现：如何根据内容类型（文本、表格、图片）执行不同的处理策略，并最终在检索时智能地融合这些不同模态的信息源？这更是技术深水区。

💥这个项目，绝对是“结构化RAG”的一个优秀实战案例，清晰地展示了一条从“混乱的原始文档”到“精准的智能问答”的技术路径，欢迎伙伴们进行复现尝试，目前已收录进赋范大模型技术社区，我们提供完整源码+工具包🔧+讲解视频，扫码即可获取～