Модульный учебный проект по Agentic RAG на LangGraph: иерархическая индексация, память диалога и уточнение запросов.
StarTrail-org/PixelRAG
Open-source-пайплайн, который превращает веб-страницы и PDF в скриншоты и ищет по ним визуально, сохраняя таблицы и графики для RAG.
- Звёзды
- 10,309
- Форки
- 910
- Открытые issues
- 19
- Последний коммит
- 5 дней назад
Что это?
PixelRAG работает с документами как с изображениями, а не как с текстом. Он преобразует веб-страницы, PDF и изображения в плитки-скриншоты, создаёт для них эмбеддинги с помощью модели Qwen3-VL-Embedding и ищет по индексу FAISS или Qdrant. Поскольку структура страниц, таблицы, графики и инфографика остаются нетронутыми, модель-ридер может отвечать на вопросы, для которых текстовые пайплайны с разбиением на чанки теряют важные данные при разборе HTML.
В проект входят несколько компонентов: CLI pixelshot для создания снимков через Playwright/CDP, команда pixelrag для разбиения на чанки, создания эмбеддингов и индекса, а также запуска поискового сервера FastAPI; кроме того, в отдельном проекте train/ есть рецепт дообучения LoRA. Доступен размещённый поисковый API по готовому индексу из 8,28 млн страниц Wikipedia. Тот же механизм рендеринга можно использовать в Claude Code или opencode через плагин.
Ключевые возможности
- 01Преобразует веб-страницы и PDF в плитки-скриншоты с помощью pixelshot.
- 02Создаёт эмбеддинги изображений страниц с помощью модели Qwen3-VL-Embedding, которую можно дообучать методом LoRA.
- 03Создаёт индексы FAISS или Qdrant и предоставляет поиск через конечную точку FastAPI.
- 04Поддерживает поиск по изображениям.
- 05Работает в Linux с CUDA и в macOS с Apple Silicon MPS.
Сценарии использования
- Ответы на вопросы по документам, в которых ключевые данные содержатся в таблицах и графиках.
- Чтение веб-страниц AI-агентом для программирования в виде изображений, а не исходного HTML.
- Индексация личной коллекции PDF для визуального поиска на локальном компьютере.
Темы
Частые вопросы
- Что такое PixelRAG?
- Open-source-пайплайн, который превращает веб-страницы и PDF в скриншоты и ищет по ним визуально, сохраняя таблицы и графики для RAG. PixelRAG работает с документами как с изображениями, а не как с текстом. Он преобразует веб-страницы, PDF и изображения в плитки-скриншоты, создаёт для них эмбеддинги с помощью модели Qwen3-VL-Embedding и ищет по индексу FAISS или Qdrant. Поскольку структура страниц, таблицы, графики и инфографика остаются нетронутыми, модель-ридер может отвечать на вопросы, для которых текстовые пайплайны с разбиением на чанки теряют важные данные при разборе HTML.
- PixelRAG можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- PixelRAG распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- PixelRAG всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в PixelRAG — 14 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать PixelRAG?
- Ответы на вопросы по документам, в которых ключевые данные содержатся в таблицах и графиках. Чтение веб-страниц AI-агентом для программирования в виде изображений, а не исходного HTML. Индексация личной коллекции PDF для визуального поиска на локальном компьютере.
- Где скачать PixelRAG?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/StarTrail-org/PixelRAG
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Локальный AI-движок с совместимым с OpenAI API: запускает LLM, модели для зрения, речи, изображений и видео на любом оборудовании, в том числе без GPU.
Автономный open-source агент для исследований: формулирует вопросы, собирает веб- и локальные источники и пишет отчёты со ссылками, используя любую LLM-платформу.
Фреймворк инкрементальных конвейеров данных на Python с ядром на Rust, который синхронизирует векторные индексы и графы знаний с меняющимися источниками для AI-агентов и RAG-приложений.
Open source MPP-база данных для аналитики в реальном времени и поиска: быстрый SQL-анализ, ускорение запросов к lakehouse и гибридный поиск по тексту и векторам.
Образовательный проект с пошаговой реализацией Retrieval-Augmented Generation на JavaScript с нуля, на локальных LLM и без облачных API.