多模态内容处理
Multimodal Content Processing
将图像、表格、公式等非文本内容转化为可检索的结构化知识
子问题
1.图像内容理解与描述生成
2.表格结构解析与数据提取
3.数学公式语义分析
4.多模态实体与知识图谱关联
5.上下文感知的模态处理
6.LLM 输出 JSON 格式不稳定的鲁棒解析
7.多模态 chunk 与文本 chunk 的统一存储与检索
8.VLM 增强查询中的图片路径安全校验
各项目的解法1 solutions
Signals
横向对比
| 维度 | RAG-Anything |
|---|---|
| 模态覆盖 | Image/Table/Equation/Generic 四种专用处理器 + 通用兜底 |
| 上下文注入 | ContextExtractor 滑动窗口（page/chunk 模式）+ tokenizer 精确截断 |
| 输出格式 | 统一 JSON 结构 {detailed_description, entity_info}，4 策略鲁棒解析 |
| 知识图谱集成 | 多模态 chunk 参与实体抽取 + belongs_to 关系注入，与文本共享图谱 |
| 批量处理 | 七阶段管道：并发描述生成 → 实体抽取 → 合并，Semaphore 并发控制 |
| 查询增强 | VLM 增强查询：检索上下文中图片自动 base64 编码注入 vision model |
最佳实践
1.为每种模态类型设计专用处理器
2.使用 LLM 生成结构化 JSON 描述
3.将多模态内容转化为文本 chunk 存入向量库
4.为每种模态提供带/不带上下文的双版本 prompt 模板
5.多模态实体通过 belongs_to 边与子实体建立图谱层级关系
6.采用渐进式 4 策略 JSON 解析兼容各种 LLM 输出格式