✨ 无需ML专家，赋能LLM开发者5分钟构建企业级Agentic RAG应用
PAI-RAG是基于阿里云PAI平台的创新性开源项目，旨在推动检索增强生成技术在企业级应用中的落地，特别针对复杂知识处理与答案生成的全链路难点提供解决方案。PAI-RAG融合了知识库管理、多模态问答与MCP代理，打造一款支持图片理解+联网搜索+工具调用+任务规划的开源Agentic RAG框架。
❌ 为什么传统RAG让你头疼？
- 知识库管理低效：单文件上传、切片固定、无法按元数据过滤 → 检索准确率低
- 纯文本局限：遇到图片/PPT就失效 → 90%企业文档无法利用
- 简单查询即崩溃：复杂问题（如“对比竞品策略”）需人工拆解 → 代理能力缺失
- 信息过时：依赖静态知识库 → 无法获取实时数据（如股价/新闻）
✅ 为什么PAI-RAG是企业RAG落地的最佳选择？
PAI-RAG不仅解决了传统RAG系统的固有局限，更通过Agentic能力将RAG从简单的问答系统升级为智能任务规划引擎。在企业实际应用场景中，PAI-RAG能够：
| 能力 | 传统RAG框架 | [PAI-RAG] |
|---|---|---|
| 知识库管理 | 单文件上传 | ✅ 并发上传+元数据过滤 |
| 多模态支持 | 仅文本 | ✅ 图片理解+图文回复 |
| 复杂任务处理 | 简单查询 | ✅ Agentic任务规划 |
| 实时信息获取 | 静态知识库 | ✅ 夸克联网搜索 |
| 工具扩展性 | 有限插件 | ✅ MCP深度集成 |
| 企业级能力 | 高定制成本 | ✅场景化部署 开箱即用 |
- 降低90%以上的文档处理门槛，让非技术用户也能高效管理知识库
- 通过多模态理解能力，释放企业沉淀的图片、PPT等非结构化数据价值
- 借助MCP代理框架，自动完成复杂任务规划与执行，大幅提升AI应用效能
- 无缝集成阿里云生态，提供企业级稳定性与可扩展性保障
作为开源项目，PAI-RAG持续迭代优化，致力于成为企业构建智能知识中枢的首选框架，让RAG技术真正赋能业务创新与决策升级。
- 企业级知识库管理
- 高并发文档处理：支持多线程/异步文件上传，大幅提升企业级文档处理效率
- 动态切片优化：提供可视化界面调整chunk size，适配不同业务场景需求
- 精准元数据检索：基于标签、时间、来源等多维度过滤，显著提升检索准确率
- 多模态内容理解能力
- 全面文档解析：集成OCR与实体识别等技术，解析图片、PPT等非文本内容
- 图片理解：基于多模态大模型能力，自动识别图片内容
- 图文混合生成：自动嵌入图像与文本，生成更丰富、直观的回答
- Agentic RAG：自主任务规划系统
- ReAct框架驱动：通过探索式搜索迭代优化查询（如"生成国庆去上海的旅游攻略"）
- 复杂任务分解：自主拆解"对比2023年财报与行业趋势"等多步骤任务
- MCP智能代理：预置思考规划、附件问答等工具，支持自定义工作流扩展
- 实时数据接入能力
- 灵活配置联网搜索：支持使用阿里云通用搜索服务API接口，轻松访问实时数据
- 自动RAG化处理：搜索结果无需手动清洗，直接融入知识库，获取更精准、全面的搜索结果
- 多源数据整合：无缝连接企业内部数据与外部实时信息源
- PAI-RAG官方钉钉群号：27370042974
