跟着微软示例，快速搭出你的 RAG 应用
RAG_Hack 是微软发起的 Hack Together 黑客松活动的官方示例与资源仓库，聚焦检索增强生成（RAG）技术的实践与创新。它旨在帮助开发者快速上手 RAG，通过提供多种场景的代码示例、教程和最佳实践，解决 RAG 应用开发中常见的检索质量、上下文整合和评估难题。仓库包含从基础文档问答到复杂多模态检索的完整示例，覆盖 Azure AI Search、LangChain、LlamaIndex 等主流框架，并展示了如何结合 Prompt Flow 进行端到端开发。核心能力包括：提供可运行的 RAG 模板、演示高级检索策略（如混合搜索、重排序）、以及分享生产级 RAG 系统的设计模式。作为社区驱动的项目，它鼓励参与者提交创意应用，是学习 RAG 和构建原型的高价值起点。
langchain-ai/rag-from-scratch、run-llama/llama_index、microsoft/rag-experiment-acceleration
RAG_Hack 是搜索知识领域的开源项目，由 microsoft 开发，2024 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 581 个项目，GitHub 星标数为 523。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-13。MIT许可证，可自由使用和部署，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：快速搭建企业知识库问答原型。同类可对比的替代方案包括 langchain-ai/rag-from-scratch、run-llama/llama_index、microsoft/rag-experiment-acc…。
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