embedJs

几行代码搞定文档问答，快速构建 RAG 应用

embedJs 是一个基于 Node.js 的 RAG（检索增强生成）框架，旨在简化 LLM 与嵌入模型（Embedding）的集成工作。它解决了开发者在构建 AI 应用时，需要繁琐地处理文档加载、文本分块、向量化、向量存储和检索等底层细节的问题。核心能力包括：支持多种文档格式（如 PDF、Word、Markdown 等）的自动加载与解析；内置文本分块策略，可灵活配置块大小和重叠；集成主流嵌入模型（如 OpenAI、Cohere、HuggingFace、Ollama 等）和向量数据库（如 Pinecone、Chroma、Weaviate 等）；提供简洁的 API，只需几行代码即可完成从文档到可查询的向量索引的构建，并支持基于检索结果的问答。该框架特别适合快速原型开发和中小型项目，让开发者专注于业务逻辑而非基础设施。