VisRAG 是搜索知识领域的开源项目，由 OpenBMB 开发，2024 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（981）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：学术论文、技术文档等复杂PDF的知识库问答。同类可对比的替代方案包括 LlamaIndex、LangChain、Unstructured。
GitHub 星标
★ 981
维护状态
维护中
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队OpenBMB
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型document-retrieval,document-understanding,multi-modal,multi-modality,rag,retrieval,retrieval-augmented-generation,vision-language-model
GitHub 星标★ 981
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-10-14 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 免解析流程，避免 PDF 转文本时的信息丢失，尤其适合复杂排版
- 利用 VLM 统一视觉和文本语义，检索相关性更高
- 提供完整训练和推理代码，便于复现和二次开发
不足之处
- 依赖 VLM 推理，计算资源消耗大，部署成本高
- 文档/社区待观察，早期项目示例和生态尚不完善
适用场景
- 学术论文、技术文档等复杂 PDF 的知识库问答
- 扫描件、图片型文档的检索增强生成
- 需要高保真理解表格、图表的垂直领域 RAG 应用
替代项目
LlamaIndex、LangChain、Unstructured
项目介绍
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