今日略研究了一下整合MinerU + Chonkie + RAG-Anything 的 RAG系统技术实现：
MinerU：开箱即用的高保真版面解析（表格/跨页/公式/图题），且输出结构化 JSON + Markdown，特别适合后续切块与证据回显。
Chonkie：专注“切块就位”，轻量、性能高、策略多样，能直接作为统一切块层；TS 版本可在前后端同构，方便处理在线文档流。
RAG-Anything：多模态、双图+混合检索+多阶段编排的“一体化 RAG 框架”，正好补足“跨文本-表-图-公式”的检索推理能力，与 LightRAG 生态兼容。
一、技术架构
4 层架构：L1采集解析 → L2切块归档 → L3检索编排 → L4生成与反馈）
L1 采集与解析（Documents → Structured Multimodal）
1）MinerU 解析服务（CLI/SDK/API）：将 PDF/图片/Office 转为 Markdown + 结构化 JSON，并同时导出表格、公式、图像片段的位置信息与可视化调试文件，确保复杂表格、跨页单元格等高保真抽取。
2）对象存储/版本化：原始文件与 MinerU 产物入 MinIO/S3（raw/、mineru/md/、mineru/json/、mineru/assets/）。
L2 切块与归档（Structured → Chunks+KG）
3) Chonkie 切块器：针对 MinerU 的 Markdown/JSON 进行“语义-结构双感知”的切块（章节/段落/表格/图题/代码/公式），并保留 source_url / page / bbox / section_path / modality 等元数据。Chonkie 提供高性能、轻量级的多种 chunker（Recursive、ByHeaders、FixedTokens 等），适合做 RAG 侧的标准化切块层。
4) 知识图谱构建（RAG-Anything）：把“文本块、表格、图片、公式”等作为节点，章节关系、图表-图题、表-引用、跨页续表、同名实体作为边生成“双图”（结构图 + 语义图），为跨模态检索提供导航骨架。
5) 向量与稀疏索引：
- 文本：bge-m3 / e5-mistral 等；
- 表格：表格文本化（Markdown/CSV）+ 专用 embedding；
- 图片/图表：CLIP/Multimodal embedding；
- 稀疏：BM25/ColBERT-X（可选）。
（RAG-Anything 原生支持多模态与多阶段检索编排，可与 LightRAG 生态兼容。）
L3 检索与编排（Query → Multistage Retrieval）
6) 跨模态检索编排器（RAG-Anything）：输入查询后，先在结构图上定位候选区域（章节/小节/图表族），再做向量+稀疏混合召回，最后用 reranker（bge-reranker-v2 等）重排，得到“证据集合”（文本段、表格、图片、公式）。
7) 片段融合器：按“主题线索 + 版面邻接 + 跨页续表”将证据拼合，生成上下文包（Context Pack），保持引用顺序与可视化坐标。
L4 生成与反馈（Context → Answer+Citations）
8) 答案生成器：多模态 LLM（或文本 LLM + 表格/图像专用解释器）在严格 token 预算下生成答案，并输出逐条引用（文档/页码/图号/单元格坐标）。
9) 反馈闭环：用户点选“引用证据”触发纠错/精修（Refine）与索引更新（对低质量块回流 MinerU 配置与 Chonkie 切块策略），实现持续提升。
运行形态：Web API（FastAPI）+ 后台任务（Celery）+ 向量库（FAISS/PGVector/Weaviate）+ 图数据库（Neo4j/ArangoDB）+ 对象存储（MinIO）+ 观测（Prom+Grafana+OpenTelemetry）。
二、关键流程（端到端）
1) 解析与入库（MinerU）
- 触发：上传/监听
raw/。 - 执行：调用 MinerU（本地 CLI 或服务端 API）输出 Markdown + 结构 JSON + 资产。
- 质量：开启可视化调试文件与“结构化数据文件”，便于二次处理与质检。
MinerU 能高保真处理旋转表格、跨页合并单元格，适合金融/科研/规范标准等苛刻版面。
2) 语义切块（Chonkie）
- 规则：优先
ByHeaders → Paragraph → Recursive，表格/图题单独为块；遇长表分“标题 + 片段块（含行号范围）”。 - 目标：稳定 token 上限（如 300–500）+ 结构对齐（与 MinerU 的 section/anchor 对应）。
- 实现：Python 侧直接用
chonkie；前端/Node 任务可用@chonkiejs/core同构重用。
3) 索引与建图（RAG-Anything + 自建索引）
- 文本/表格/图片分别嵌入，写入向量库
namespace={modality}； - 构建双图：
- 结构图（章节层级、块邻接、图↔图题、表↔表题、正文↔引用）；
- 语义图（相似块、实体共现、跨模态对齐）。
- 将双图入 Neo4j，并把块-节点 ID 回写到向量条目元数据中。
4) 多阶段检索与编排（RAG-Anything）
- 结构先导：在图上定位候选章节/图表族；
- 混合召回：在候选子图里做向量+BM25 混合（减少噪声）；
- 交叉重排：用跨模态 reranker；
- 证据打包：同页邻接优先、跨页续表合并、图题随图。
RAG-Anything的设计目标就是“多模态、多阶段、跨模态理解”，与传统纯文本 RAG 的差距在于它把多模态当作互联的知识实体来统一处理。
5) 生成与可追溯
- LLM 收到 Context Pack（分区：正文/表格摘要/图题/跨页补丁）；
- 输出逐证据引用（
doc_id#page:line_range / Fig.x / Tab.y[row-range]）； - UI 侧提供“证据高亮预览”（用 MinerU 的 bbox 映射回原 PDF 视图）。