Awesome-LLM-RAG

一份清单，带你快速摸清 RAG 全貌

Awesome-LLM-RAG 是一个精心整理的检索增强生成（RAG）资源列表，聚焦于大语言模型中的高级 RAG 技术。它系统梳理了 RAG 领域的论文、框架、工具、数据集和教程，帮助研究者和开发者快速了解 RAG 的最新进展、核心方法（如检索策略、生成融合、记忆机制）以及工程实践。项目解决了 RAG 学习资料分散、入门门槛高的问题，通过分类目录和精选条目，让用户能高效定位所需资源，从基础概念到前沿研究一应俱全。其核心能力在于持续更新的高质量资源聚合，覆盖从理论到代码的完整链路，是 RAG 方向不可多得的导航型项目。

开源 free 搜索知识

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GitHub 星标 ★ 1358

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队jxzhangjhu

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/jxzhangjhu/Awesome-LLM-RAG

定价模式free

价格说明开源项目，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言

技术栈/模型embeddings,large-language-models,llm,rag,rag-embeddings,retrieval-augmented-generation,retrieval-information

GitHub 星标★ 1358

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-10-26 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态维护中

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0

使用教程

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
已安装 git（用于克隆仓库，可选）
能阅读 Markdown 的编辑器或浏览器

安装与启动步骤

1克隆资源仓库

把 Awesome-LLM-RAG 仓库下载到本地，README 未给出其他安装方式，仓库本身不含可运行代码。
```
git clone https://github.com/jxzhangjhu/Awesome-LLM-RAG.git
```
2进入目录

切换到克隆下来的仓库目录，确认 README.md 文件存在。
```
cd Awesome-LLM-RAG
```
3按目录检索资源

打开 README.md，依据 Contents 中的 Resources、Papers 等分类标题，定位检索增强生成相关论文与工具链接。
4提交资源贡献

README 明确鼓励研究者通过 pull request 更新自己的论文信息，可据此向仓库提交修改。

如何确认成功

本地出现 Awesome-LLM-RAG 目录，且 README.md 中能看到 Resources、Papers 等分类目录，即表示已成功获取该资源清单。

常见问题

Q：这个项目需要安装依赖或配置环境吗？

A：不需要。README 显示它只是 RAG 论文与资源的汇总清单，未提供任何安装命令、依赖或配置项，克隆后直接阅读即可。

Q：如何把自己的论文加进这个列表？

A：README 中明确欢迎研究者提交 pull request 来更新论文信息，按仓库惯例 fork 后修改 README 并提 PR 即可。

Q：在哪里找某个细分方向的资料？

A：README 的 Contents 里按 Survey and Benchmark、Retrieval-enhanced LLMs、RAG Embeddings、RAG Evaluation 等主题分类，直接跳到对应小节查看链接。

注意事项

该项目是导航型资源列表，不含可执行代码，不存在 Docker、pip 等部署流程。
所有内容均来自 README 实际列出的分类与链接，未列出的工具或命令请勿臆测。
资源条目由社区持续更新，克隆后建议定期 git pull 获取最新内容。

核心亮点

分类清晰，覆盖 RAG 全流程（检索、生成、评估）
持续更新，紧跟最新论文和工具
附带代码链接，便于实践落地

不足之处

文档/社区待观察
部分资源链接可能失效

适用场景

入门学习 RAG 技术体系
调研 RAG 最新研究动态
选型 RAG 框架和工具

替代项目

Awesome-RAG、Awesome-LLM、LangChain

项目介绍

Awesome-LLM-RAG 是搜索知识领域的开源项目，由 jxzhangjhu 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,358）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-23。完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：入门学习RAG技术体系。同类可对比的替代方案包括 Awesome-RAG、Awesome-LLM、LangChain。

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