rag-api 是搜索知识领域的开源项目，由 LibreChat-AI 开发，2024 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（906）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-24。开源免费，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：企业内部知识库问答API。同类可对比的替代方案包括 Danswer、Quivr、PrivateGPT。
rag-api
FastAPI+pgvector 快速搭 RAG 问答接口
rag-api 是一个基于 FastAPI 的检索增强生成（RAG）后端服务，核心特点是围绕“ID”组织文档与向量检索，并与 Langchain、PostgreSQL/pgvector 深度集成。它解决的是开发者从零搭建 RAG 服务时重复处理文档切分、嵌入生成、向量存储与检索接口的问题：项目把文档入库、向量化、相似度查询和问答链路封装成 REST API，让前端或其他服务通过简单 HTTP 调用即可完成知识库问答。技术栈上使用 Python + FastAPI 提供异步接口，Langchain 负责 LLM 与检索编排，pgvector 让向量直接存进 PostgreSQL，避免额外引入专用向量数据库。适合需要快速验证 RAG 产品、又希望数据留在关系型数据库中的团队。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 906
维护状态
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LibreChat-AI
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费，需自行部署
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型api,api-rest,embeddings,fastapi,langchain,pgvector,postgresql,psql,python,rag,vector,vector-database
GitHub 星标★ 906
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-03-17 00:00:00
最近更新2026-09-24 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-25
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 用 PostgreSQL/pgvector 存向量，复用现有数据库，运维成本低
- 基于 FastAPI，接口异步、自带 Swagger 文档，方便联调
- 与 Langchain 集成，文档切分、嵌入、检索链路可直接复用
不足之处
- 项目处于早期，功能与接口稳定性可能随版本变化
- 依赖 Langchain，版本升级容易带来兼容性调整
适用场景
- 企业内部知识库问答 API
- 为已有 PostgreSQL 系统增加语义搜索
- 快速搭建 RAG 原型验证产品想法
替代项目
Danswer、Quivr、PrivateGPT
项目介绍
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