UniversalRAG

一套 RAG 搞定文本、表格、图像,多粒度检索更精准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 15 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 178
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

UniversalRAG 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队wgcyeo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,llm,multimodal,rag
GitHub 星标★ 178
上线时间2025-04-30 00:00:00
代码更新2026-06-24
仓库体积29.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

UniversalRAG 是一个面向多模态、多粒度语料库的检索增强生成(RAG)框架,源自 ACL 2026 Oral 论文。它解决传统 RAG 系统难以统一处理文本、表格、图像、代码等多种模态数据,以及文档、段落、句子等不同粒度信息的问题。核心能力包括:跨模态统一索引与检索,将不同模态数据映射到共享语义空间;多粒度内容理解,支持从粗粒度文档到细粒度实体的灵活检索;以及端到端的生成增强,使 LLM 能基于检索结果生成更准确的回答。项目提供 Python 接口,便于集成到现有 AI 应用中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 178

技术标签

核心亮点

  • 首创统一多模态检索框架,突破传统 RAG 仅支持文本的限制
  • 支持文档、段落、实体等多粒度检索,适配不同问答需求
  • 基于 ACL 2026 Oral 论文,算法设计有学术背书

不足之处

  • 项目处于早期阶段(174 星),API 和功能可能不稳定
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业知识库问答,需同时检索文本、表格和图片
  • 学术文献综述,需跨段落、图表综合信息
  • 多模态内容审核或推荐系统,需精准定位相关信息

替代项目

LlamaIndex、Haystack、LangChain

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