传统 RAG
只提取纯文本
- ✗ PDF 图表 → 被忽略或变成乱码
- ✗ 扫描件 → OCR 后断句残缺
- ✗ 排版结构 → 全部丢失
- ✗ 回答无出处 → 无法验证
Eagle-RAG
文字 + 视觉，全都要
- ✓ 图表内容被独立解析和索引
- ✓ 扫描件逐像素感知，保留原始语义
- ✓ 表格、流程图、示意图——全部可检索
- ✓ 每条回答带精确引用来源
核心能力
不只是检索，是真正的多模态理解
全格式覆盖
PDF、Word、Excel、PowerPoint、扫描件、网页——不管是文字还是图表，Eagle-RAG 统统吃下。不需要你手动转格式。
支持格式：PDF · DOCX · XLSX · PPTX · HTML · PNG/JPG 扫描件
回答带引用
每条回答都能追溯到原文第几页、哪个图表。拒绝 AI 幻觉，让你验证每一条信息。
多租户隔离
团队之间数据完全隔离。A 部门的知识库，B 部门碰不到。适合企业内部多团队共用。
为 Agent 设计
不是给「人」用的搜索框，而是给 AI Agent 量身打造的数据层。API-first，开箱即插。
开源可审计
Apache 2.0 协议，代码全公开。你可以自己部署、改源码、贡献 PR。没有黑盒。
技术架构
Semantic Depth. Visual Clarity.
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文档输入
PDF / Office / 网页
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🧠
多模态解析
文字 + 视觉 分离理解
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⚡
双引擎索引
Knowhere + PixelRAG
→
💬
有据可查的回答
引用精确到页码和图表
Knowhere 语义检索
深度语义向量索引，理解文本含义而非关键词匹配。支持中英文混合检索，召回率比传统 BM25 高 40%+。
PixelRAG 像素级感知
视觉特征提取引擎，逐像素理解图表、示意图、扫描件。把「图片里的知识」变成可检索的结构化数据。
2
检索引擎融合
6+
文档格式支持
100%
回答可溯源
0
数据泄露风险
搜索知识，不止于文字
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