arag

让大模型像专家一样多轮检索,搞定复杂多跳问答

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 61 🐛 待处理 6 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 365
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,本地部署,完全免费。

项目预览

arag 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队Ayanami0730
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型agent,agentic-ai,agenticrag,deepresearch,evaluation,graphrag,llm,llmagents,rag,reproduce
GitHub 星标★ 365
上线时间2026-02-03 00:00:00
代码更新2026-02-06
仓库体积2.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

A-RAG (arag) 是一个基于智能体(Agentic)的检索增强生成(RAG)框架,通过分层检索接口解决多跳问答中的复杂信息获取问题。它提供了关键词检索、语义检索和文本块读取三种核心工具,让大语言模型能够自主决定何时调用何种检索方式,从而更精准地定位和整合分散在多个文档中的信息。相比传统RAG一次性检索的局限,A-RAG支持多轮交互式检索,能逐步深入挖掘答案,显著提升复杂问题的回答准确率。项目采用Python实现,代码结构清晰,适合研究者和开发者快速集成到自己的QA系统中。当前处于早期阶段,但设计理念新颖,在检索工具的组合与调度上做了系统化探索。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 365

核心亮点

  • 分层检索接口设计,将关键词、语义和文本块读取工具统一抽象,便于扩展和替换
  • 智能体自主决策检索策略,减少无效检索,提升多跳问答准确率
  • 代码结构清晰,基于Python,易于二次开发和集成到现有RAG流程

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区生态尚不完善
  • 对大规模知识库的性能和稳定性缺乏充分验证

适用场景

  • 多跳复杂问答(如法律条文、科研文献综合查询)
  • 企业知识库智能问答助手
  • 研究性检索增强生成(RAG)实验与对比

替代项目

LlamaIndex、LangChain、Haystack

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