rag-chunk

一键对比多种分块策略,找到最适合你文档的 RAG 切分方案。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 7 🐛 待处理 3 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 121
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

rag-chunk 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队messkan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型chunking,document-chunking,embedding-vectors,ia,langchain,llm,nlp,python,rag,rag-pipeline,retrieval-augmented-generation,text-splitting,vector-search
GitHub 星标★ 121
上线时间2025-11-15 00:00:00
代码更新2026-01-18
仓库体积149 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

rag-chunk 是一个 Python 命令行工具,专门用于测试、基准测试和寻找最适合 Markdown 文档的 RAG(检索增强生成)分块策略。它解决了 RAG 应用中因分块不当导致检索质量低下的问题,通过提供统一接口,让用户能在多种分块策略(如固定大小、递归字符、语义分块等)间进行对比实验。核心能力包括:加载 Markdown 文档,自动生成不同分块策略的切分结果,并通过内置的评估指标(如召回率、精确度等)量化各策略的检索效果,最终输出对比报告,帮助开发者选择最优方案。工具强调可重复性和可配置性,支持自定义分块参数和评估数据集,适合数据科学家、AI 工程师在构建 RAG 系统时进行快速实验和调优。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 121

核心亮点

  • 内置多种分块策略对比,省去手动编写测试脚本的麻烦
  • 提供量化评估指标,直接指导分块参数调优
  • 专为 Markdown 文档设计,贴合技术文档场景

不足之处

  • 仅支持 Markdown 格式,适用面较窄
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 开发 RAG 应用时选择最优分块策略
  • 评估不同分块参数对检索效果的影响
  • 为技术文档类知识库构建高效索引

替代项目

LangChain、LlamaIndex、ChunkViz

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