传统RAG基础架构传统的检索增强生成（RAG）技术，在处理文本知识方面取得了显著的成功，它通过外部知识库有效缓解了大型语言模型的“幻觉”问题。但其局限性也日益凸显一、多模态问题：处理结构化与非结构化内容当面对企业内普遍存在的文档时，一个仅能理解文字的RAG系统，无法阅读和理解图片、表格中蕴含的丰富信息。这导致了检索的片面性与答案的不完整性，大量高价值的知识资产因此沉睡，无法被有效利用。一方面...
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