LongRAG 是搜索知识领域的开源项目，由 QingFei1 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 121。
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 2026-06-13。可自行部署，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：科研人员复现论文实验或改进RAG方法。同类可对比的替代方案包括 Self-RAG、CRAG、RAG-Anything。
GitHub 星标
★ 121
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队QingFei1
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，可自行部署，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型llm,long-context,rag
GitHub 星标★ 121
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-10-03 00:00:00
最近更新2026-06-13 00:00:00
维护状态低维护
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1
使用教程
核心亮点
- 双视角检索设计新颖，兼顾全局与局部信息，显著提升长文档问答准确率
- 基于 EMNLP 2024 论文，方法有理论支撑，实验数据详实
- 代码开源，包含数据预处理和评估脚本，易于复现和扩展
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
- 依赖长上下文模型，推理资源消耗可能较高
适用场景
- 科研人员复现论文实验或改进RAG方法
- 企业构建长文档智能问答系统（如法律、医疗报告）
- 开发者学习长上下文RAG技术实现
替代项目
Self-RAG、CRAG、RAG-Anything
项目介绍
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