Adaptive-rag

按问题难度自动分流的电商客服 RAG，复杂问题多跳检索并自我纠错

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 19 🐛 待处理 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 150
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，免费使用

项目预览

Adaptive-rag 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JEen-wang
GitHubhttps://github.com/JEen-wang/Adaptive-rag
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，免费使用
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adaptive-rag,llm-agents,rag,rag-evaluation,rag-pipeline,self-rag
GitHub 星标★ 150
上线时间2026-09-29 00:00:00
代码更新2026-10-22
仓库体积1.3 MB
本站数据更新2026-10-25
维护状态活跃
收录时间2026-10-25
浏览次数1

项目介绍

Adaptive-rag 是一个面向电商客服场景的自适应检索增强生成（RAG）系统。它解决的核心问题是：传统 RAG 对所有问题采用同一套检索流程，导致简单问题浪费算力、复杂问题回答不准。项目按问题复杂度自动分流：简单问题直接由模型回答；复杂问题进入多跳检索并自我纠错，确保答案完整准确；查订单、退改等操作通过工具调用完成，且高风险写操作必须先经人工确认，避免误操作。技术栈基于 FastAPI 和 LangGraph 构建，采用混合检索并附带引用来源，内置离线评测流程和 Prometheus 监控指标，便于持续优化和线上观测。项目还包含简历写法和面试拷打内容，适合作为 RAG 工程实践的学习参考。

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 2026-10-25 · 当前星标 ★ 150

核心亮点

  • 按问题复杂度自动分流，简单问题直答、复杂问题多跳检索，兼顾效率与准确率
  • 高风险写操作强制人工确认，降低误操作风险
  • 基于 LangGraph 编排流程，混合检索附带引用，内置离线评测与 Prometheus 指标，工程闭环完整

不足之处

  • 项目处于早期，星标约 150，社区规模和生态待观察
  • 文档与生产级部署细节可能不够完善，需结合源码理解

适用场景

  • 电商客服自动应答与订单查询
  • 复杂售后问题的多跳检索与自我纠错
  • RAG 工程实践学习与面试准备参考

替代项目

Self-RAG、LangGraph、RAGFlow

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