GPT-RAG

Azure 上一键搭企业级 Agentic RAG，带零信任和 IaC

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 330 🐛 待处理 9 👀 关注 19

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GitHub 星标 ★ 1204

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，基于Azure部署，定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类搜索知识

开发团队Azure

官网地址https://aka.ms/agentlz

GitHubhttps://github.com/Azure/agent-landing-zone

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，基于Azure部署，定价信息待确认

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-framework,agent-landing-zone,agentic-rag,ai-agents,azd-templates,azure,azure-ai-search,azure-container-apps,bicep,enterprise,foundry-iq,generative-ai,gpt-4,landing-zone,microsoft-foundry,openai,rag,zero-trust

GitHub 星标★ 1204

上线时间2023-06-27 00:00:00

代码更新2026-11-03

仓库体积117.3 MB

本站数据更新2026-11-04

维护状态活跃

收录时间2026-09-13

浏览次数2

项目介绍

GPT-RAG 是微软推出的企业级 RAG 加速器，目标是让团队在 Azure 上快速搭建可落地的智能体式检索增强生成（Agentic RAG）应用。它基于 Microsoft Foundry 构建，默认使用 Foundry IQ 作为检索后端，并用 Microsoft Agent Framework 做多智能体编排，把文档检索、工具调用、推理决策串成一条完整链路。项目解决的核心问题是：企业自建 RAG 往往要自己拼检索、编排、权限、部署和运维，门槛高且难上生产。GPT-RAG 提供零信任安全架构与基础设施即代码（IaC）模板，配合 azd 一键部署，把数据接入、索引、Agent 编排、身份鉴权和监控打包成可复用的参考实现，适合需要合规、可审计、可扩展的 Azure 企业场景。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-13 · 当前星标 ★ 1204

技术标签

agent-framework agentic-rag ai-agents azd-templates azure

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 60 分钟部署方式：云服务 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Azure 订阅及相应资源创建权限（部署目标为 Microsoft Foundry 等 Azure 服务）
可访问互联网，能打开 GPT-RAG 官方文档站 https://azure.github.io/GPT-RAG/
准备 azd 等部署工具（项目以 azd-templates 形式提供，README 未给出具体安装命令）
Zero Trust 或网络隔离部署模式需按文档准备跳板机（jumpbox）等工作环境

安装与启动步骤

1阅读官方文档

README 明确要求先访问文档站获取完整指南，仓库本身不含安装命令，务必从文档站入手。
2确认接地源方案

先看 Grounding sources 概览，确认使用默认的 Foundry IQ，还是 Azure AI Search、Work IQ、Fabric、SharePoint、OneLake、Web、MCP 等来源。
3选择部署模式

根据部署指南在 Basic、Zero Trust、网络隔离三种模式中选择，后两者需额外的 preflight 检查与跳板机流程。
4准备 Azure 环境

按文档完成预检（preflight），确认订阅、权限与网络条件满足所选模式要求。
5执行部署

依照部署指南使用 azd 完成一键部署，并按需构建容器镜像；具体命令以文档站为准。
6验证与试用

按文档指引检查部署结果并测试检索问答链路，出现问题回看 What's New 与部署指南。

如何确认成功

按文档站部署指南完成 preflight 并成功跑完部署流程，在 Azure 门户确认目标资源已创建。

常见问题

Q：默认使用哪个检索后端？

A：默认使用 Foundry IQ 作为检索后端，可混合 Blob、Azure AI Search、Work IQ、Fabric、SharePoint、OneLake、Web 与 MCP 等来源，并支持权限裁剪。

Q：能不能继续用 Azure AI Search？

A：可以。README 说明 Azure AI Search 直连模式完全受支持，可作为回滚路径使用。

Q：编排框架是什么？

A：编排运行在 Microsoft Agent Framework 之上，整体方案构建于 Microsoft Foundry。

Q：部署有几种模式？

A：部署指南覆盖 Basic、Zero Trust 和网络隔离三种模式，并包含预检、跳板机工作流与容器镜像构建说明。

Q：完整文档在哪里？

A：见 GPT-RAG 文档站 https://azure.github.io/GPT-RAG/，官网入口为 https://aka.ms/gpt-rag。

注意事项

README 未提供任何具体安装命令，本教程步骤均依据文档指引整理，实际命令请以文档站为准。
方案基于零信任架构，网络访问受严格控制，服务间通信遵循最小权限原则。
部署涉及 Azure 计费资源与安全配置，建议先在非生产订阅中验证。
关注 What's New 页面了解持续新增的特性。

核心亮点

默认集成 Foundry IQ 检索后端与 Microsoft Agent Framework 编排，开箱即用的企业级 Agentic RAG 参考架构
零信任安全设计与 IaC 模板结合 azd，可一键部署并纳入企业合规与审计流程
基于微软官方生态（Azure、Foundry、GPT-4），文档与模板配套，降低生产落地门槛

不足之处

强绑定 Azure 与 Microsoft Foundry 生态，迁移到其他云或本地环境成本高
项目较新、社区生态和第三方扩展仍在成长，非 Azure 用户参考价值有限

适用场景

企业在 Azure 上快速搭建带权限控制的内部知识库问答 Agent
需要合规审计与零信任架构的金融、政务类 RAG 应用落地
团队用 azd 模板做 RAG 原型验证并平滑演进到生产环境

替代项目

LangChain、LlamaIndex、Haystack

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