EasyRAG 是开发框架领域的开源项目，由 BUAADreamer 开发，2024 年首次发布。
它收录于开发框架分类，该分类目前共有 803 个项目，GitHub 星标数为 639。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-18。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：企业知识库智能问答。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、Haystack。
EasyRAG
像搭积木一样快速搭建高准确率 RAG 问答系统
EasyRAG 是一个易用的 RAG（检索增强生成）框架，源自 CCF AIOps 国际挑战赛 2024 的季军方案。它旨在解决企业落地 RAG 时面临的工程复杂度高、检索效果调优难等问题，提供从文档解析、向量化、检索到生成的全流程简化能力。核心能力包括：开箱即用的数据管道、多种检索策略融合（如混合检索、重排序）、以及针对运维日志等专业场景的优化。项目采用 Python 实现，模块化设计，便于二次开发。通过内置的评估与调优工具，帮助开发者快速构建高准确率的问答系统。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 639
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队BUAADreamer
所属国家
定价模式free
价格说明开源框架，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型aiops,bge,bm25,ccf,glm4,gte,hyde,llm,minicpm,network-operations,qa,rag,retrieval,retrieval-augmented-generation,rrf
GitHub 星标★ 639
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-06-04 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 源自竞赛 Top3 方案，检索与重排序策略经过实战验证
- 模块化设计，数据管道、检索、生成可灵活替换，上手快
- 内置评估工具，方便对比不同配置下的效果，调优有依据
不足之处
- 早期项目，文档和社区生态尚待完善
- 对非运维领域场景的泛化能力需自行验证
适用场景
- 企业知识库智能问答
- 运维日志与故障排查辅助
- 学术文献检索与综述生成
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Haystack
项目介绍
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