マルチモーダル知識グラフ「RAG-Anything」を用いた複雑な実世界ドキュメントの理解

概要

テキスト、画像、表、数式を知識グラフとして統合し、VLMと連携させることで、複雑なレイアウトの文書から高精度な情報抽出を可能にするフレームワーク「RAG-Anything」の解説。

詳細内容

LayerXのR&Dチームによる、マルチモーダルRAGフレームワーク「RAG-Anything」の解説記事です。従来のRAGが抱えていた、図表情報の欠落や多段階推論の困難さという課題に対し、文書内の各要素（テキスト・画像・表・数式）を「相互に繋がりを持つエンティティ」として知識グラフ化するアプローチを提案しています。主な特徴は、レイアウト解析を用いたコンポーネント分離と、クロスモーダルおよびテキストベースの「デュアルグラフ」構築です。検索時には、グラフ構造の探索とベクトル検索を組み合わせることで、離れたページに散在する情報も精度高く抽出します。さらに、回答生成時に参照元の生画像をVLMに直接入力することで、図表の内容を正確に反映した回答と、高い検証可能性を実現しています。検証では、従来のNaive RAGでは困難だった図表に基づく詳細な回答が可能であることが示された一方、インデックス構築コストの改善といった実務上の課題も挙げられています。

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