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检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 已成为构建智能问答、文档摘要、内容创作等应用的利器。然而，标准的 RAG 流程往往假设输入是纯文本。当我们面对现实世界中更常见的文档——那些充斥着大量图片、图表和表格的报告、手册、论文或网页时，传统的 RAG 方法就会显得力不从心。这些非文本元素往往蕴含着关键信息，忽略它们将导致 RAG 系统理解片面、回答不准确。

想象如下场景：

• 你想问一个产品手册中某个零件的安装步骤，而关键信息在一张流程图里。
• 你想比较不同型号产品在规格表中的参数差异。
• 你想了解一份财报中某个业务线的收入构成，数据都在表格里。

如果 RAG 系统只“读”文字，这些信息就会丢失。因此，高效地解析、理解并接入这些包含丰富图片和表格的文档，是 RAG 系统优化和走向实用的关键一步。

本文将深入探讨这一挑战，剖析其难点，并提供一套行之有效的策略、方案和示例代码，助你打造能够真正理解“图文并茂”文档的 RAG 系统。

1. 挑战：为何图文、表格文档难以处理？

相比纯文本文档，处理图文、表格密集型文档主要面临以下挑战：