处理图文表混合文档的检索增强生成方案
Unstructured解析混合文档，FAISS做向量检索，LangGraph编排流程，Athina AI评估效果
✓ 支持文本表格图像混合文档✓ 含评估环节
方案简介
Unstructured RAG 是仓库高级 RAG 技术之一，专为处理同时包含文本、表格和图像的复杂文档而设计。真实世界的文档（如报告、论文）往往不是纯文本，传统的纯文本切分与嵌入方式会丢失表格与图像信息。该配方组合 Unstructured（多格式文档解析）、FAISS（向量检索）、LangChain 与 LangGraph（流程编排）以及 Athina AI（评估），通过 Colab notebook 提供可运行的完整实现，适合需要从复杂文档中抽取可靠信息构建问答系统的研究者与开发者。
亮点与能力
- 处理文本、表格、图像混合的文档
- 使用 Unstructured 进行多格式文档解析
- 使用 FAISS 进行高效向量检索
- 使用 LangGraph 编排 RAG 流程
- 通过 Colab notebook 提供完整实现
- 集成 Athina AI 端到端评估
组成与分工
- Unstructured：解析包含文本、表格和图像的混合格式文档
- FAISS：向量存储与相似度检索
- LangChain：RAG 基础编排与组件连接
- LangGraph：以图的方式编排检索与生成流程
- Athina AI：对端到端 RAG 实现进行评估
使用与配置要点
通过表格中 Unstructured RAG 一行的 "Open In Colab" 链接打开 basic_unstructured_rag.ipynb，按单元格顺序运行即可。成功验证方式与仓库其他技术一致：notebook 包含 RAG 实现 + 在 Athina AI 中的评估部分，评估正常输出即代表跑通。
优缺点
- ✓ 支持文本表格图像混合文档
- ✓ 含评估环节
出处
本方案挖掘自开源项目 athina-ai/rag-cookbooks，方案内容与实施命令均来自其 README 原文。
方案出处
athina-ai/rag-cookbooks：This repository contains various advanced techniques for Retrieval-Augmented Gen 2572 star This repository contains various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems.
本方案由真实开源项目挖掘整理，实施命令均来自其 README 原文，安装使用请遵循项目开源协议。