rag-in-action 是搜索知识领域的开源项目，由 huangjia2019 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（836）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。代码仓库免费提供，无在线服务，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：企业知识库问答系统搭建与优化。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、Haystack。
rag-in-action
跟着实操项目，吃透 RAG 全流程，搞定业务落地
rag-in-action 是一个面向 RAG（检索增强生成）系统设计与落地的实战教程项目，源自极客时间 RAG 训练营。它系统拆解了 RAG 的 10 大核心组件，包括文档加载、切分、向量化、检索、重排、生成等环节，并通过 4 个完整实操项目覆盖从数据准备到系统评估优化的全流程。项目强调 RAG 落地应面向具体业务场景进行定制化调整，而非机械套用通用框架，深入剖析了工程实现中的细节问题，如切分策略对检索质量的影响、混合检索的融合方式、评估指标的选择等。所有代码以 Jupyter Notebook 形式呈现，便于学习者边看边练，适合希望系统掌握 RAG 工程实践、提升检索效果并解决实际业务问题的开发者。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 836
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队huangjia2019
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，代码仓库免费提供，无在线服务，需自行部署。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型agent,ai,llm,rag
GitHub 星标★ 836
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-03-06 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态较活跃
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
- 10 大组件拆解系统全面，覆盖 RAG 全链路
- 4 个实操项目贴近真实业务，可直接参考改造
- 深入讲解切分、重排等细节，避免常见坑
不足之处
- 文档/社区待观察
- 基于特定训练营内容，部分场景可能不够通用
适用场景
- 企业知识库问答系统搭建与优化
- RAG 检索效果调优与评估
- 学习 RAG 工程化落地的系统路径
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Haystack
项目介绍
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