全模态RAG突破文本局限，港大构建跨模态一体化系统

最新推荐文章于 2025-09-28 12:00:26 发布

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最新推荐文章于 2025-09-28 12:00:26 发布 · 806 阅读

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香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG-Anything，将碎片化的信息孤岛转化为结构化的知识网络，为智能多模态文档分析开辟了全新技术路径。

突破传统检索增强生成（RAG）技术的单一文本局限，实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。

RAG-Anything 是专门针对复杂多模态文档设计的新一代RAG系统，致力于破解现代信息处理中的多模态理解难题。

系统整合了多模态文档解析、语义理解、知识建模和智能问答等核心能力，能够同时处理文本叙述、视觉图表、结构数据、数学表达式等多样化内容，构建从原始文档到智能交互的完整自动化流程，为AI应用的实际落地提供坚实的技术支撑。

人工智能正在从只会处理文字发展到能够理解多种信息形式，这种变化其实很符合日常工作的实际情况。人们平时接触的信息很少是纯文字的，更多的是包含图片、表格、图表的综合性文档。这些不同类型的内容——文字说明、图像展示、数据分析、逻辑推理等——相互配合，形成了一个完整的信息体系。

在各个专业领域里，多模态内容早就成为主流的信息传递方式。学术论文需要用图表和公式来展示研究成果，教学材料用图解让概念更好理解，财务报告靠各种图表来展现数据变化，医疗记录则包含大量的影像和检测数据。这些视觉化的内容和文字说明互相补充，构成了完整的专业知识框架。

面对如此复杂的信息形态，传统的单一文本处理方式已无法满足现实各类场景的需求。各行业都迫切需要AI系统具备跨模态的综合理解能力，能够同时解析文字叙述、图像信息、表格数据和数学表达式，并建立它们之间的语义关联，从而为用户提供准确、全面的智能分析和问答服务。

虽然检索增强生成（RAG）技术在文本问答方面表现不错，但现有的RAG系统普遍存在明显的模态局限。传统RAG架构主要是为纯文本内容设计的，包括文本分块、向量化编码、相似性检索等核心模块，这套技术栈在处理非文本内容时遇到了不少问题：

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