텍스트부터 수식까지, 모든 문서를 지식 그래프로 변환하는 RAG-Anything
LLM Framework·Python16 / 0
LightRAG를 기반으로 PDF 내 텍스트, 이미지, 표, 수식을 통합 처리하여 멀티모달 지식 그래프를 구축하는 올인원 RAG 프레임워크이다.
주요 기능
- MinerU 기반의 고정밀 문서 구조 추출 및 의미론적 보존
- 이미지 캡셔닝 및 수식 LaTeX 변환을 포함한 전용 분석 엔진
- 엔티티 간 교차 모달 관계를 정의하는 멀티모달 지식 그래프 인덱싱
- 벡터 유사도 검색과 그래프 탐색을 결합한 하이브리드 지능형 검색
- VLM을 활용해 검색된 컨텍스트 내 이미지를 직접 분석하는 강화 질의 모드
어떻게 동작하는가
문서를 텍스트, 시각 요소, 표, 수식으로 분해한 뒤 각 모달리티별 전용 프로세서로 분석하고, 이들 간의 계층 구조와 의미적 연결을 'belongs_to' 관계 체인으로 연결하여 지식 그래프를 구축한다. 검색 시에는 벡터 임베딩과 그래프 구조를 동시에 활용하여 정보의 맥락적 일관성을 유지한다. (README 아키텍처 및 코드 근거 추출함.)
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