传统RAG系统大多仅支持纯文本知识解析与检索，只能读取文字类文档，无法识别企业海量的图片、数据表、工程图纸、影像资料等非文本资产，造成大量高价值知识被埋没，知识覆盖范围受限，难以适配工程设计、医疗影像、工业研发等真实复杂业务场景，导致AI问答能力片面化、应用场景受限。为突破纯文本知识库的能力瓶颈，本流程图构建了完整的多模态RAG处理闭环，涵盖多模态素材智能解析、跨模态统一向量化、多维度检索匹配、融合内容生成全流程体系。系统可智能拆解、解析图片、表格、图纸等异构素材的核心信息与关键特征，将图文、图表、影像等不同形态知识统一转化为通用向量表达，实现跨模态关联检索与智能问答生成。有效打通文本与非文本知识壁垒，让大模型真正看懂、理解多元化知识信息。本方案适配工程图纸查询、设计资料检索、医疗影像分析、复合型知识库建设等场景，流程成熟可直接落地。大幅拓宽企业知识覆盖边界，充分盘活全类型知识资产，让RAG系统具备全方位、多形态的智能理解与问答能力。