ragbase

本地跑通 PDF 问答,数据不出门,私密又安全

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 46 🐛 待处理 9 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 130
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 完全开源免费,MIT许可证,本地部署使用,无在线服务。

项目预览

ragbase 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curiousily
定价模式🏷️完全免费
价格说明完全开源免费,MIT许可证,本地部署使用,无在线服务。
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langchain,llama3,llm,pdf,rag,retrieval-augmented-generation,streamlit
GitHub 星标★ 130
上线时间2024-07-11 00:00:00
代码更新2024-07-26
仓库体积419 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

ragbase 是一个完全本地化的 RAG(检索增强生成)工具,专注于让用户与 PDF 文档进行对话。它解决了在本地环境中安全、私密地处理文档问答的需求,无需将数据发送到云端。核心能力包括:基于 LangChain 构建的文档加载与处理流程,支持语义分块(semantic chunking)以提升检索质量,使用 Qdrant 作为向量数据库存储文档嵌入,并通过 Ollama 集成 Llama 3.1 等开源大模型进行生成。此外,项目还引入了重排序(reranking)机制,进一步优化检索结果的相关性。它提供了一个基于 Streamlit 的友好用户界面,使得非技术用户也能轻松上传 PDF 并开始对话。整体架构强调本地运行,数据不出设备,适合对隐私敏感的场景。

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 ★ 130

技术标签

核心亮点

  • 完全本地化,无需联网,保护文档隐私
  • 集成语义分块和重排序,检索更精准
  • 提供 Streamlit 界面,上手简单

不足之处

  • 早期项目,功能与稳定性待完善
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 隐私敏感的企业内部文档问答
  • 个人知识库管理,如论文、合同阅读
  • 离线环境下的文档智能助手

替代项目

LocalGPT、PrivateGPT、RAGFlow

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