mini-rag

手把手分步教学，带你从零搭出生产级 RAG 应用

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 347 🐛 待处理 16 👀 关注 13
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 754
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

mini-rag 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bakrianoo
GitHubhttps://github.com/bakrianoo/mini-rag
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型docker,education,fastapi,genai,python,rag
GitHub 星标★ 754
上线时间2024-02-27 00:00:00
代码更新2025-08-15
仓库体积320 KB
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2

项目介绍

mini-rag 是一个教学导向的 RAG（检索增强生成）项目，通过分步骤的代码示例，教开发者如何从零构建一个生产可用的 RAG 应用。它解决了初学者面对 RAG 时概念多、工程化落地难的问题，将复杂的检索、嵌入、向量存储、生成链路拆解为清晰的学习路径。项目核心能力包括：文档加载与分块、向量化与索引构建、检索策略（如相似度搜索）、与 LLM 的生成集成，以及 API 封装等生产级细节。每个步骤都配有可运行的代码和解释，帮助学习者理解 RAG 的完整工作流，并掌握将其部署到真实业务中的工程技巧。

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 ★ 754

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 45 分钟 部署方式：本地服务 6 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • Docker
  • 模型 API Key

安装与启动步骤

  1. 1装系统依赖

    数据库头文件与编译器要装。

    sudo apt install libpq-dev gcc python3-dev

  2. 2建环境

    官方指定 Python 3.10。

    conda create -n mini-rag python=3.10 && conda activate mini-rag

  3. 3装依赖

    Python 包比较多。

    pip install -r requirements.txt

  4. 4起依赖服务

    向量库与数据库用 compose 起。

    sudo docker compose up -d

  5. 5起 API

    主服务用 uvicorn。

    uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 5000

  6. 6起 worker

    索引是异步的，必须另起队列进程。

    python -m celery -A celery_app worker --queues=default,file_processing,data_indexing --loglevel=info

如何确认成功

上传一份 PDF 后能问到文中细节，回答带出处片段。

注意事项

  • 流程是上传、切分、向量化、检索，缺 worker 会卡在排队。
  • compose 的数据卷要提前留足空间。

核心亮点

  • 分步教学结构清晰，每步有可运行代码，适合循序渐进学习
  • 覆盖生产级细节（如 API 封装、部署考量），不止于 demo
  • 代码简洁易懂，Python 技术栈上手门槛低

不足之处

  • 教学项目示例数据/场景有限，深度不如专项教程
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 初学者系统学习 RAG 原理与工程实现
  • 作为团队内部 RAG 技术培训的实操教材
  • 快速搭建一个基础 RAG 应用原型并理解其架构

替代项目

LangChain、LlamaIndex、Haystack

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