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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-25 · 当前星标 ★ 921
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- PostgreSQL + pgvector
- 嵌入模型凭据
安装与启动步骤
-
1确认用途
这是 LibreChat 官方维护的 RAG 后端分支，与本目录里的同名项目功能一致，选一个维护活跃的即可。
-
2起数据库
同样需要 pgvector 扩展，官方镜像最省事。
docker run -d --name pgvector -p 5432:5432 -e POSTGRES_PASSWORD=postgres pgvector/pgvector:pg16 -
3配 .env
数据库连接与嵌入模型密钥是最小配置，其余按需开启。
-
4跑起来
uvicorn 起服务后从 LibreChat 侧填 RAG API 地址即可联动。
如何确认成功
服务健康检查通过，主应用能检索到已灌入的文档。
注意事项
- 两个同名项目容易装重，部署前先确认你接的是哪一个地址。
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
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