rag

用 txtai 快速搭建 RAG，让 LLM 回答你的私有数据问题。

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 41 🐛 待处理 2 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 466
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，基于Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

rag 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队neuml
GitHubhttps://github.com/neuml/rag
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，基于Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,artificial-intelligence,large-language-models,llm,machine-learning,nlp,python,rag,retrieval-augmented-generation,search,txtai
GitHub 星标★ 466
上线时间2024-07-25 00:00:00
代码更新2026-06-05
仓库体积3.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

rag 是一个基于 txtai 的检索增强生成（RAG）实现，旨在将搜索引擎与大语言模型（LLM）结合，帮助用户从自有数据中挖掘洞察。它解决了传统 LLM 无法访问私有或特定领域数据的问题，通过检索相关文档片段并注入到生成上下文中，提升回答的准确性和相关性。核心能力包括：支持多种文档格式的索引与检索、灵活的向量化模型配置、与 txtai 生态无缝集成、提供简洁的 API 和命令行工具，便于快速搭建 RAG 流水线。项目处于早期阶段，代码结构清晰，适合作为学习 RAG 原理或进行二次开发的起点。

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 ★ 466

使用教程

难度：进阶 约 30 分钟 部署方式：容器部署 4 步

环境要求

  • Docker
  • NVIDIA GPU

安装与启动步骤

  1. 1直接用镜像

    官方镜像已经包含全部依赖。

    docker run -d --gpus=all -it -p 8501:8501 neuml/rag

  2. 2或用本地模型

    不接外部服务也能跑。

    docker run -d --gpus=all -it -p 8501:8501 -e LLM=openai/gpt-oss-20b neuml/rag

  3. 3接自己的检索语料

    挂载目录并指定嵌入集。

    docker run -d --gpus=all -it -p 8501:8501 -e EMBEDDINGS=neuml/arxiv neuml/rag

  4. 4换成商业模型接口

    给 Key 即可。

    docker run -d --gpus=all -it -p 8501:8501 -e LLM=gpt-5.1 -e OPENAI_API_KEY=your-api-key neuml/rag

如何确认成功

容器起来后能上传文档并基于它提问，回答里能定位到具体段落

注意事项

  • 它是把检索增强做成开箱即用镜像的项目，背后是另一个检索库。
  • 全部能力靠环境变量切换：模型、嵌入集、文档解析后端都能换。
  • 默认要 GPU，纯 CPU 环境需要自己改镜像。
  • 本地模型与外部接口两种模式成本结构完全不同，先想清楚再选。

核心亮点

  • 基于 txtai，检索与生成一体化，配置简单，上手快
  • 支持多种文档格式，便于处理本地私有数据
  • 代码量少，结构清晰，适合学习 RAG 核心流程

不足之处

  • 项目早期，文档和社区支持有限
  • 功能相对基础，高级特性（如重排序、混合检索）待完善

适用场景

  • 企业内部知识库问答
  • 个人文档智能检索与摘要
  • RAG 技术学习与原型验证

替代项目

LangChain、LlamaIndex、Haystack

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