php-rag

用 PHP 给 LLM 接上你的文档库,问答更精准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 5 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 67
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,可自行部署使用。

项目预览

php-rag 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队mzarnecki
定价模式🏷️完全免费
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🔧 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
上线时间2024-05-21 00:00:00
代码更新2026-07-19
仓库体积8.5 MB
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

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。

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 ★ 67

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

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