Combinez texte et images pour une analyse de contenu avancée et des insights en utilisant un cadre unifié.
Depuis le README
pip install -e ".[paddleocr]" # or uv sync --extra paddleocr
- 🔄 End-to-End Multimodal Pipeline - Complete workflow from document ingestion and parsing to intelligent multimodal query answering
- 📄 Universal Document Support - Seamless processing of PDFs, Office documents, images, and diverse file formats
- 🧠 Specialized Content Analysis - Dedicated processors for images, tables, mathematical equations, and heterogeneous content types
- 🔗 Multimodal Knowledge Graph - Automatic entity extraction and cross-modal relationship discovery for enhanced understanding
- ⚡ Adaptive Processing Modes - Flexible MinerU-based parsing or direct multimodal content injection workflows
- 📋 Direct Content List Insertion - Bypass document parsing by directly inserting pre-parsed content lists from external sources
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment"RAG-Anything : Cadre RAG tout-en-un"
RAG-Anything compte 22.3k étoiles sur GitHub. Il a été forké 2.6k fois. RAG-Anything est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2025. RAG-Anything est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : multi-modal-rag, retrieval-augmented-generation.
Qu'est-ce que RAG-Anything ?
"RAG-Anything : Cadre RAG tout-en-un"
RAG-Anything est-il open source ?
RAG-Anything est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
RAG-Anything est-il gratuit ?
Oui. RAG-Anything est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est RAG-Anything ?
RAG-Anything est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage RAG-Anything est-il écrit ?
RAG-Anything est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/hkuds-rag-anything.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.