txtai

一站式搭建语义搜索与LLM工作流，快速实现智能问答和知识检索。

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 982 🐛 待处理 15 👀 关注 113

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GitHub 星标 ★ 13167

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源框架，Apache-2.0许可，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

项目数据

分类搜索知识

开发团队neuml

官网地址https://neuml.github.io/txtai

GitHubhttps://github.com/neuml/txtai

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源框架，Apache-2.0许可，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Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agents,ai,ai-agents,embeddings,information-retrieval,language-model,large-language-models,llm,nlp,python,rag,retrieval-augmented-generation,search,search-engine,semantic-search,sentence-embeddings,transformers,txtai,vector-database,vector-search

GitHub 星标★ 13167

上线时间2020-08-09 00:00:00

代码更新2026-11-06

仓库体积52.9 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

txtai 是一个全栈 AI 框架，旨在将语义搜索、大语言模型编排和语言模型工作流整合到一个统一的工具中。它解决了从非结构化文本中高效检索信息、构建 RAG 应用以及自动化复杂语言处理流程的难题。核心能力包括：基于向量嵌入的语义搜索，支持文本、图像等多种数据源；内置 LLM 编排引擎，可串联多个模型和工具完成多步骤任务；提供类似 SQL 的查询接口和 Python API，方便开发者快速集成。txtai 强调轻量级和可扩展性，支持从本地单机到分布式集群的部署，适合构建知识库问答、文档检索、内容摘要等应用。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 13167

技术标签

agents ai ai-agents embeddings information-retrieval

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 5 步

环境要求

Python 3.10 或更高版本
已安装 pip 包管理工具
推荐使用 Python 虚拟环境（venv）隔离依赖
如需可选功能（图像、音频、容器等），需按官方 install 文档额外安装依赖

安装与启动步骤

1确认 Python 版本

txtai 要求 Python 3.10+，先查看当前版本，低于 3.10 需先升级 Python。
```
python --version
```
2创建虚拟环境

官方推荐用虚拟环境隔离依赖，避免污染系统 Python 环境。
```
python -m venv txtai-env
```
3激活虚拟环境

Linux/macOS 用 source 激活；Windows 执行 txtai-env\Scripts\activate。
```
source txtai-env/bin/activate
```
4安装 txtai

通过 PyPI 安装，这是官方说明中最简单的安装方式。
```
pip install txtai
```
5验证安装

导入 txtai 不报错即表示安装成功，可开始编写调用代码。
```
python -c "import txtai"
```