oreilly-retrieval-augmented-gen-ai

用真实数据增强LLM,快速上手RAG与GraphRAG实战

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 93 🐛 待处理 1 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 168
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,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

oreilly-retrieval-augmented-gen-ai 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sinanuozdemir
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型agents,generative-ai,graphrag,langgraph,llms,open-source,rag,reranking,retrieval-augmented-generation,semantic-search
GitHub 星标★ 168
上线时间2024-01-11 00:00:00
代码更新2026-02-17
仓库体积17.7 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2

项目介绍

这是一个面向开发者的教程型开源项目,由O'Reilly出版方提供,专注于检索增强生成(RAG)技术的实践教学。它通过Jupyter Notebook演示如何将大语言模型与实时数据相结合,构建动态、上下文感知的应用程序。项目内容覆盖了RAG、Agent(智能体)和GraphRAG(图检索增强生成)三大核心主题,不仅讲解基础概念,还提供可运行的代码示例,帮助开发者理解如何从外部数据源检索信息并注入到LLM的生成过程中,从而提升回答的准确性和时效性。它解决了LLM知识过时和缺乏私有数据支撑的痛点,让AI应用能更智能地利用实时或特定领域的数据。

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 ★ 168

核心亮点

  • 来自O'Reilly,内容质量有保障,讲解系统
  • 覆盖RAG、Agent、GraphRAG三大前沿方向,体系完整
  • 基于Jupyter Notebook,代码可运行,上手门槛低

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和示例可能不够丰富
  • 主要面向教程场景,生产级应用支持待观察

适用场景

  • 学习RAG技术原理与实现
  • 构建基于实时数据的问答系统
  • 探索图数据库与LLM结合的GraphRAG应用

替代项目

langchain、llama_index、haystack

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