haiku.rag
用 LanceDB + Pydantic AI 快速搭建生产级智能 RAG 应用
haiku.rag 是一个基于 LanceDB、Pydantic AI 和 Docling 构建的 agentic RAG（检索增强生成）框架，主打“有主见”（Opinionated）的工程实践。它解决了传统 RAG 系统在文档解析、向量检索和智能代理协作上的碎片化问题，提供了一套端到端的解决方案。核心能力包括：利用 Docling 进行高精度文档解析（支持 PDF、Word 等格式），通过 LanceDB 实现高性能向量存储与混合搜索，并借助 Pydantic AI 构建可编排的代理流程，支持多轮对话、工具调用和结构化输出。项目强调配置即代码，通过简洁的 Python API 快速搭建生产级 RAG 应用，适合需要快速验证和部署的开发者。
项目数据
核心亮点
- 深度集成 Docling，文档解析准确率高，支持复杂版式
- 基于 LanceDB 的混合搜索（向量+全文），检索质量更稳
- Pydantic AI 驱动代理编排，支持结构化输出和工具调用
不足之处
- 项目早期，文档和社区生态尚待完善
- 对非 LanceDB 或非 Docling 用户迁移成本较高
适用场景
- 企业内部知识库智能问答
- 法律/金融文档的精准信息抽取与问答
- 多文档对比分析报告生成
替代项目
LlamaIndex、LangChain、Haystack
项目介绍
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