Background to the issue
企业知识库常包含不同格式的文档(PDF/Word/Excel等)，传统检索方式效率低下且容易遗漏信息。
Optimization solutions
使用RAG-Anything的完整工作流：
- 统一解析阶段：自动处理PDF/Word/PPT/Excel等格式
- knowledge graph construction：建立文本、图片、表格的关联关系
- Intelligent Retrieval System：支持自然语言查询和特定元素定位
carry out in practice
- 批量处理文档：使用
process_document_complete处理整个文件夹 - 配置3072维向量：
embedding_dim=3072提高检索精度 - 建立分类索引：根据部门/项目类型对文档分类存储
效果提升
测试显示混合检索模式相比传统方式：
准确率提升40%
响应速度提升35%
信息完整度提升60%
This answer comes from the articleRAG-Anything：一个能处理图文表格的全能RAG系统The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化企业知识库中多格式文档的检索效率？
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