rag_api 是搜索知识领域的开源项目，由 LibreChat-AI 开发，2024 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（905）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，可自行部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：企业知识库问答系统后端服务。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、Qdrant。
rag_api
基于 ID 的 RAG 服务，用 FastAPI + pgvector 快速搭建生产级检索增强生成 API。
rag_api 是一个基于 ID 的 RAG（检索增强生成）API 服务，使用 FastAPI 构建，并与 Langchain 和 PostgreSQL/pgvector 深度集成。它解决的核心问题是：在构建 RAG 应用时，如何高效地管理文档、分块、嵌入和检索，同时支持基于 ID 的精确操作（如更新、删除指定文档），避免传统 RAG 系统中因文档内容变化导致的向量库同步困难。项目提供了一套完整的 REST API，涵盖文档上传、分块、向量化、相似性搜索、文档删除与更新等核心能力，并利用 pgvector 作为向量存储，支持元数据过滤和混合检索。其设计强调生产可用性，提供了清晰的 API 文档和示例代码，适合作为构建企业级 RAG 服务的基础框架。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 905
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队LibreChat-AI
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，可自行部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型api,api-rest,embeddings,fastapi,langchain,pgvector,postgresql,psql,python,rag,vector,vector-database
GitHub 星标★ 905
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-03-17 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态活跃
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1
使用教程
核心亮点
- 基于 ID 的文档管理，支持精确更新和删除，解决向量库同步痛点
- 深度集成 Langchain 和 pgvector，技术栈主流且易于扩展
- FastAPI 提供高性能异步支持和自动 API 文档，开发体验好
不足之处
- 文档/社区待观察
- 依赖 PostgreSQL 和 pgvector，部署环境要求相对较重
适用场景
- 企业知识库问答系统后端服务
- 需要频繁更新文档内容的 RAG 应用
- 基于向量检索的语义搜索 API 开发
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Qdrant
项目介绍
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