给大模型接上企业知识库（RAG）已是行业标配。它让 AI 告别 “凭空捏造”，回答有据可查。但当知识库从纯文档升级为图文、视频交织的立体资产时，传统方案就开始力不从心了。 
想象一家制造企业的真实知识库： 

10 万份 PDF 技术文档（文字 + 图表）
5 万张 CAD 设计图和产线照片
上千条操作培训视频，每条 30-60 分钟

当客户问出：“去年 Q3 产品的设计变化了哪些方面？会议录像里是怎么讨论这个设计的？” 这才是真正的地狱难度。你不仅要横跨三种模态，还要让 AI 理解它们之间的隐式关联：会议纪要是 PDF 里的文字，设计变更在 CAD 图纸的标注层，力学测试的解释藏在第 47 分钟的视频对白里。 
这正是全模态长上下文 RAG 落地的典型困境，为破解这一难题，通义实验室正式开源 VimRAG—— 面向「文本 + 图像 + 视频」混合知识库的统一 RAG 框架