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
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
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
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1

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. 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. 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. 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. 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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