DD_Rag

用 SpringAI 打造带权限隔离的企业知识库问答助手

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 25
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 216
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，可自行部署，无收费计划。

项目预览

DD_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t1804330987
GitHubhttps://github.com/t1804330987/DD_Rag
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，可自行部署，无收费计划。
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Java
技术栈/模型rag,springai,springai-alibaba
GitHub 星标★ 216
上线时间2026-04-23 00:00:00
代码更新2026-07-15
仓库体积809 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

DD_Rag 是一个基于 SpringAI 的 RAG Agent 实战项目，面向组织知识库与 AI 助手结合的场景。它解决的是企业内知识库问答中的权限隔离、文档入库、混合检索、证据约束等工程化问题，并提供 Agent 工具调用和 Docker 部署的完整链路。项目核心能力包括：支持多租户权限隔离，确保不同用户只能检索到授权文档；实现文档解析入库流程，支持多种格式；采用混合检索策略（向量+关键词），提升召回准确性；通过证据约束机制，让 AI 回答有据可依，减少幻觉；集成 Agent 工具调用，扩展问答能力。项目基于 Java 和 SpringAI 生态，适合学习 SpringAI 和 SpringAI Alibaba 的开发者，也可作为简历中的架构示例。

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 ★ 216

技术标签

核心亮点

  • 完整工程链路：从文档入库到权限隔离、混合检索、证据约束、Agent 调用和 Docker 部署，一应俱全
  • 基于 SpringAI 生态，紧跟主流框架，学习价值高
  • 代码结构清晰，适合作为实战项目深入理解 RAG 架构

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目早期，功能覆盖有限，可能缺少高级特性

适用场景

  • 企业知识库智能问答系统开发
  • 学习 SpringAI 与 RAG 结合的实战演练
  • 构建带权限控制的多租户 AI 助手

替代项目

LangChain4j、Spring AI Alibaba、RAGFlow

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