HKUDS/RAG-Anything

해결하는 문제

기존의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 종종 일반 텍스트로 제한되어 이미지, 표, 수학 공식, 차트가 포함된 복잡한 문서를 해석하는 데 어려움을 겪습니다. RAG-Anything은 여러 전문 도구 없이도 이러한 다양한 멀티모달 문서 유형을 처리, 인덱싱 및 쿼리할 수 있는 통합 프레임워크를 제공합니다.

작동 방식

LightRAG 프레임워크를 기반으로 구축된 다단계 파이프라인을 사용합니다. 먼저 MinerU와 같은 도구를 사용하여 문서(PDF, Office 파일 등)를 구문 분석하고 구조화된 요소로 분해합니다. 그런 다음 전문 분석기를 사용하여 시각적 콘텐츠, 표, 공식을 해석합니다. 이러한 요소는 의미론적 내용과 계층적 관계를 모두 캡처하는 멀티모달 지식 그래프에 저장됩니다. 마지막으로 벡터 유사도 검색과 그래프 탐색을 결합한 하이브리드 검색 시스템을 사용하여 사용자 쿼리에 대해 문맥을 고려한 답변을 제공합니다.

대상 사용자

이 프레임워크는 텍스트, 시각적 다이어그램, 구조화된 데이터에 정보가 분산되어 있는 복잡한 기술 문서, 재무 보고서 또는 학술 논문을 다루는 연구자, 개발자 및 기업을 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 엔드투엔드 멀티모달 파이프라인: 문서 수집 및 구문 분석부터 지능형 쿼리 답변까지 모든 과정을 처리합니다.
• 범용 형식 지원: PDF, Office 문서 (DOCX, PPTX, XLSX), 이미지 등을 처리합니다.
• 전문 분석기: 이미지, 표, LaTeX 수학 표현식을 위한 전용 처리 기능.
• 멀티모달 지식 그래프: 엔티티와 교차 모달 관계를 자동으로 추출하여 검색 정확도를 향상시킵니다.
• 하이브리드 검색: 벡터 검색과 그래프 기반 탐색을 결합하여 더 나은 문맥 이해를 제공합니다.