php-rag 是搜索知识领域的开源项目，由 mzarnecki 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 67。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-07-19。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：为PHP老项目快速添加基于私有知识库的智能客服或文档问答。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、Dify。
php-rag
用 PHP 给 LLM 接上你的文档库，问答更精准
php-rag 是一个基于 PHP 构建的检索增强生成（RAG）应用，旨在让开发者用熟悉的 PHP 技术栈快速搭建智能问答系统。它解决的核心问题是：如何让大语言模型（如 DeepSeek、GPT-5、Claude、Gemini 或本地运行的 Llama、Mixtral）能够基于自有数据库中的文档内容进行回答，而非仅依赖模型训练数据。应用通过将用户输入转化为向量，从数据库（支持 pgvector）中检索最相关的信息片段，再将这些片段作为上下文提供给 LLM 生成精准回答。核心能力包括：支持多种主流 LLM 提供商、本地模型（通过 Ollama）接入、语义向量检索、以及基于 PHP 的完整实现，降低了 RAG 系统的开发门槛。
开源
free
对话助手
GitHub 星标
★ 67
维护状态
维护中
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类对话助手
开发团队mzarnecki
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言PHP
技术栈/模型chatbot,chatgpt,claude-3,deepseek,embeddings,gemini,genai,gpt-4,llama3,llm,llms,mixtral,ollama,pgvector,php,rag,semanticsearch
GitHub 星标★ 67
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-05-21 00:00:00
最近更新2026-07-19 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 纯 PHP 实现，对 PHP 开发者友好，无需切换语言栈
- 同时支持云端 API（DeepSeek/GPT/Claude/Gemini）和本地模型（Ollama），部署灵活
- 集成 pgvector 做语义检索，能直接基于自有文档内容回答，减少幻觉
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区生态尚不完善
- 性能上相比 Python/Go 实现可能不占优势，适合中小规模场景
适用场景
- 为 PHP 老项目快速添加基于私有知识库的智能客服或文档问答
- 在内部工具中实现基于公司手册、规范等文档的语义检索问答
- 作为学习 RAG 架构的 PHP 参考实现，理解 Embedding 与检索流程
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Dify
项目介绍
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