RAG-Anything：一个统一的多模态检索增强生成框架 / RAG-Anything: All-in-One RAG Framework
1️⃣ 一句话总结
本文提出了RAG-Anything框架，旨在通过统一的知识表示和跨模态混合检索机制，解决传统文本RAG系统在处理包含图像、表格、数学公式等异构多模态真实世界知识库时的根本性局限。
2️⃣ 论文创新点
1. 多模态知识统一与双图构建
- 创新点：提出“多模态知识统一”过程，将文本、图像、表格、公式等异构内容分解为原子知识单元，同时保持其结构上下文和语义对齐，而非强行嵌入以文本为中心的流程。具体采用双图构建策略，分别构建跨模态知识图和文本语义图，再通过实体对齐融合为统一的知识图。
- 区别/改进：克服了传统RAG仅将文档解析为文本片段、无法处理多模态内容及其结构关系的局限性，避免了单一图表示忽略模态特定信号的问题。
- 意义：为跨模态检索创建了统一的、检索导向的知识表示基础，是实现有效多模态RAG的关键前提，保留了模态特定的语义和上下文信息。
2. 跨模态混合检索机制
- 创新点：设计了一种结合结构化知识导航与语义相似性匹配的混合检索方法。它利用图结构进行实体匹配和邻域扩展（结构导航），同时基于嵌入向量的相似性进行搜索（语义匹配），以同时捕获显式结构连接和隐式语义关系。
- 区别/改进：克服了传统RAG方法仅依赖单一模态语义相似性或关键词匹配、无法捕获多模态元素间丰富互联关系的根本局限。
- 意义：使文本查询能有效访问视觉和结构化信息，特别适用于长文档推理任务，随着文档长度增加，其性能优势更加明显。
3. 从检索到合成的系统化过程
- 创新点：框架包含三个核心组件：通用索引、跨模态自适应检索和知识增强的响应生成。检索阶段通过候选池统一与多信号融合评分，整合来自图拓扑的结构重要性、嵌入空间的语义相似度以及查询推断的模态偏好等多个互补的相关性信号。合成阶段则通过构建结构化文本上下文和恢复原始视觉内容，将检索到的多模态知识系统化组合成全面、有证据支撑的响应。
- 区别/改进：解决了纯文本方法丢失关键视觉信息，而朴素多模态方法难以实现连贯跨模态整合的问题。
- 意义：实现了对多样化数据模态和文档格式的统一处理，而非对现有系统进行增量改进，为处理真实世界多模态知识库提供了系统性的解决方案。
3️⃣ 主要结果与价值
结果亮点
- 在DocBench和MMLongBench两个多模态长文档问答基准上进行了评估。实验表明，RAG-Anything凭借其统一的多模态处理框架和双图构建策略，在整体性能和长上下文处理方面展现出优势，特别是在研究报告、财务报告等复杂领域。
- 消融研究验证了其双图构建和跨模态混合检索机制的关键作用，其中图构建对性能至关重要，而重排序组件提供边际收益。
- 案例研究展示了框架如何利用模态感知图来理解复杂的文档内部结构（如多面板图表），以支持精确推理，例如在金融表格导航中精确定位目标单元格并成功消歧相近条目。
实际价值
- 为需要全面信息理解的实际应用（如科学研究、金融分析、医学文献分析）提供了基础，消除了当前系统因架构碎片化而存在的知识鸿沟。
- 建立了一种多模态知识访问的新范式，有望在具有挑战性的多模态基准测试上实现优于现有方法的性能。
- 其结构化感知的文档图表示设计，通过对文档内部复杂结构和关系进行精确建模，显著提升了问答准确性，适用于需要精确定位的任务（如金融表格导航）。
4️⃣ 术语表
- RAG-Anything：一个统一的、用于从异构多模态信息源中检索和处理知识的RAG框架。其核心包括通用索引、跨模态自适应检索和知识增强的响应生成。它采用双图构建策略（跨模态知识图和文本知识图）和跨模态混合检索来处理复杂多模态材料。
- 多模态RAG：能够检索和利用文本、图像、表格等多种模态外部知识的检索增强生成技术，被视为解决现有文本RAG系统知识鸿沟的关键进展。
- 多模态知识统一：RAG-Anything框架中的关键过程，将原始多模态输入分解为原子知识单元，同时保持其结构上下文和语义对齐，以形成跨模态检索的统一基础。
- 跨模态混合检索机制：RAG-Anything框架中的一种检索方法，结合了结构化知识导航（利用图结构进行实体匹配和邻域扩展）和语义相似性匹配（基于嵌入向量的相似性搜索），旨在同时利用显式结构连接和隐式语义关系进行多模态知识检索。
- 统一知识图G：通过匹配关键实体合并多模态上下文图和文本语义图而创建的综合性知识图，捕获了多模态上下文关系和文本语义连接，为检索提供整体文档集合视图。
- DocBench：一个包含229个多模态文档的严格测试基准，涵盖学术、金融、政府、法律和新闻五个关键领域，包含1102个专家构建的问答对，文档平均长达66页（约46,377个token），对长上下文理解提出挑战。
- MMLongBench：一个专注于长上下文多模态文档理解的评估基准，包含7种不同文档类型的135个文档和1,082个专家标注的问题，用于全面评估多模态文档理解能力。
- 结构化图：在RAG-Anything中，指代表文档的图数据结构。节点对应文档元素（如行标题、列标题、数据单元格、图形面板），边捕获元素间的特定关系（如行属、列属），用于实现精确的导航和理解。