RAG-Anything — All-in-One Multimodal RAG Framework

MULTIMODAL RAG

RAG-Anything
All-in-One

Text · Images · Tables · Equations · Charts

PDF, 이미지, 표, 수식, 차트를 하나의 프레임워크로 처리하는 올인원 멀티모달 RAG. 지식 그래프 기반 크로스모달 검색을 실현합니다.

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GitHub Stars

+590

Today

5-Stage

Pipeline

Python

100%

▼ SCROLL

기존 RAG의 한계, 어떻게 넘는가?

the multimodal bottleneck

PROBLEM

텍스트만 처리하는 RAG — 이미지, 표, 수식은 무시

→

RAG-ANYTHING

모든 모달리티를 자동 감지하고 전용 파이프라인으로 처리

PROBLEM

문서 형식마다 다른 파서를 따로 관리해야 하는 복잡성

→

RAG-ANYTHING

MinerU 기반 통합 파싱으로 PDF, Office, 이미지 일괄 처리

PROBLEM

검색 시 텍스트-이미지 간 관계가 단절되는 정보 손실

→

RAG-ANYTHING

멀티모달 지식 그래프로 크로스모달 관계를 자동 매핑

핵심 기능 5가지

what makes rag-anything different

Multimodal Parse

PDF, Office, 이미지를 MinerU로 고정밀 파싱

Auto Categorize

콘텐츠 유형 자동 감지, 전용 파이프라인 배정

Knowledge Graph

멀티모달 엔티티 추출 + 크로스모달 관계 매핑

Hybrid Retrieval

벡터 임베딩 + 그래프 구조 융합 검색

VLM Query

비전 언어 모델로 이미지 포함 질의응답

RAG-Anything 심층 분석

PARSE

Universal Document Parsing

어떤 문서든 한 번에 파싱한다

PDF, DOCX, PPTX, XLSX, 이미지 모두 지원
MinerU 기반 고정밀 시맨틱 보존 추출
GPU 가속으로 대용량 문서도 빠르게 처리

GRAPH

Multimodal Knowledge Graph

텍스트와 이미지가 하나의 그래프로 연결

자동 엔티티 추출 — 텍스트, 이미지, 표 통합
크로스모달 관계를 자동으로 발견·매핑
계층적 구조 보존으로 문맥 정확도 극대화

RETRIEVE

Vector-Graph Fusion Search

벡터와 그래프의 하이브리드 검색

시맨틱 임베딩 + 구조적 관계 동시 활용
멀티모달 컨텍스트 포함 정밀 검색
LightRAG 엔진 기반 고성능 검색

VLM

Vision Language Model

이미지를 포함한 질의응답이 가능하다

VLM 강화 쿼리로 시각 콘텐츠까지 이해
차트, 다이어그램, 사진 내용 해석
텍스트 + 비전 통합 추론

MODAL

Adaptive Processing

모달리티별 최적 처리 전략

이미지 → 비주얼 분석기 자동 배정
표 → 구조화 데이터 인터프리터
수식 → LaTeX 파서 + 수학 표현 해석기

INSTALL

One-Line Install

pip install 한 줄로 멀티모달 RAG 완성

pip install raganything — 즉시 사용 가능
MinerU, Docling, PaddleOCR 파서 선택
LightRAG 기반, 확장성 무한

5단계 파이프라인

five-stage multimodal pipeline

STAGE 1

Parse

MinerU

고정밀 문서 파싱과 시맨틱 보존

STAGE 2

Categorize

Auto-Detect

콘텐츠 유형 자동 분류 배정

STAGE 3

Analyze

Multi-Modal

모달리티별 전문 분석 유닛

STAGE 4

Index

KG Build

멀티모달 지식 그래프 구축

STAGE 5

Retrieve

Hybrid

벡터-그래프 융합 검색

기술 스택

🐍

Python

Core

📚

LightRAG

RAG Engine

🔍

MinerU

Doc Parser

🧠

Knowledge Graph

Indexing

👁

VLM

Vision Query

🚀

GPU Accel

Performance

모든 문서의 모든 모달리티를
하나의 RAG로 통합한다

text · images · tables · equations · charts multimodal knowledge graph · hybrid retrieval pip install raganything

github.com/HKUDS/RAG-Anything

RAG-AnythingAll-in-One

기존 RAG의 한계, 어떻게 넘는가?

핵심 기능 5가지

RAG-Anything 심층 분석

5단계 파이프라인

기술 스택

모든 문서의 모든 모달리티를하나의 RAG로 통합한다

RAG-Anything
All-in-One

모든 문서의 모든 모달리티를
하나의 RAG로 통합한다

RAG-Anything — All-in-One Multimodal RAG Framework

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