RAG-Anything

python 2025-09-30

RAG-Anything

2025-09-30

一个真正而且热切地工作的人总是有希望的——只有怠惰才是永恒的绝望。——卡莱尔

RAG-Anything：多模态All-in-One RAG框架，让检索增强生成无所不能

在大模型（LLM）+检索增强生成（RAG）快速融合的浪潮下，知识问答、文档助手、智能体、企业私有知识库等应用层出不穷。如何让RAG不只是“文本检索+LLM”，而是支持多模态、全场景、一站式部署？今天为你深度介绍由香港大学数据科学团队HKUDS推出的开源旗舰——RAG-Anything。

一、项目简介

项目地址：HKUDS/RAG-Anything
一句话描述：“RAG-Anything: All-in-One RAG Framework”
主语言：Python
Stars：7579+
Forks：856+
License：MIT
标签：retrieval-augmented-generation multi-modal-rag
组织主页：HKUDS

二、RAG-Anything 有什么特别？

1. 真正 All-in-One 的 RAG 框架

RAG-Anything 致力于打造“一站式、多模态、全流程”的RAG框架，不仅支持文本，还支持图片、音频、结构化数据等多模态检索与生成。无论你想做多语言文档问答、多模态智能体，还是企业级RAG知识库，这里都能满足。

2. 支持多模态输入与检索

文本、图片、音频都可作为检索对象和查询输入，极大拓展了RAG的适用场景。
结合多模态大模型（如LLaVA、Qwen-VL、Gemini等）打造“看图说话”、多模态理解与生成。

3. 开箱即用，灵活集成

具备丰富的接口和插件机制，支持与主流向量数据库（如FAISS、Milvus、Chroma等）、大模型API无缝对接。
支持本地部署与云端扩展，极易集成进现有AI应用/业务流。

4. 面向生产，适合大规模场景

支持批量索引构建、流式检索、复杂召回与重排序，适合企业级场景。
内置多用户、多租户权限管理，安全合规有保障。

三、快速上手体验

1. 安装与部署

一般推荐conda+pip环境：

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git clone https://github.com/HKUDS/RAG-Anything.git
cd RAG-Anything
pip install -r requirements.txt

2. 最简文本RAG Demo

from rag_anything import RAGPipeline

# 初始化RAG管线，支持faiss/milvus/chroma等多种后端
rag = RAGPipeline(vector_store="faiss", llm_provider="openai")

# 构建向量索引
rag.index(["文档1内容", "文档2内容", "图片说明文本...", "音频转写内容..."])

# 查询
answer = rag.query("这个系统支持哪些模态？")
print("AI回答：", answer)

3. 多模态检索示例

# 支持图片/音频等多模态检索
img_query = "docs/sample.jpg"
result = rag.query(img_query)
print("图片相关知识：", result)

四、典型应用场景

企业知识库RAG：支撑文本、图片、PPT、表格等多模态企业资料的检索与问答。
智能文档助手：自动摘要、内容引用、上下文溯源，提升知识工作效率。
多模态智能体Agent：如“看图说话”AI、视频/音频摘要、跨模态问答。
学术科研：论文多模态索引、复杂数据检索辅助。
教育、医疗、金融等行业大模型落地。

五、框架设计亮点

插件式架构：检索、召回、排序、生成、后处理全流程可插拔，开发者极易自定义扩展。
多模态Pipeline：各模态可单独/混合检索，适应不同需求。
高性能向量化：支持主流Embedding方案，兼容大语言模型与多模态模型。
社区活跃，文档完善：持续更新，Issue/PR/Discussions氛围良好。

六、总结

RAG-Anything 让“检索增强生成”真正实现多模态、全场景、易用可扩展。无论你是AI开发者、企业技术负责人，还是科研极客，都能在RAG-Anything中找到属于自己的生产力工具。未来的知识检索与AI生成已不再局限于文本，让我们一起迎接All-in-One的RAG新时代！

项目主页：https://github.com/HKUDS/RAG-Anything