rag 第 18 页
本站收录 1205 个带「rag」标签的 AI 开源项目（按 GitHub 星标从高到低，第 18 / 25 页）
Building-Business-Ready-Generative-AI-Systems这是一个从零开始构建企业级生成式AI系统的完整代码仓库，旨在帮助开发者掌握架构设计和实现高级AI控制器、智能代理以及动态RAG（检索增强生成）框架。项目通过多个★ 172
llm-wiki-newsroomllm-wiki-newsroom 是一个将工程化方法应用于知识生产的开源项目，核心是一个自进化的多智能体新闻编辑室，能把你的文档自动转化为交叉链接的 Mark★ 171
knowledgeops-agentknowledgeops-agent 是一个基于 Spring AI 的企业级知识管理平台，专注于检索增强生成（RAG）、工具调用、异步数据摄取、安全认证与可观★ 171
Vinaya-JournalVinaya-Journal 是一个本地优先的 RAG 日记应用，旨在通过记录日常文字来构建个人知识库。它解决了传统日记无法检索和关联信息的问题，利用检索增强生★ 171
rapidfireaiRapidFire AI 是一个面向开发者的 AI 定制化平台，旨在简化从 RAG（检索增强生成）到模型微调的整个流程。它解决了 AI 应用落地过程中定制化门槛★ 171
engraphengraph 是一个面向 AI 代理的本地知识图谱工具，专为 Obsidian 仓库设计。它通过混合搜索（结合向量与关键词）和 MCP 服务器，让 AI 代理★ 171
rag-zero-hallucinations这是一个专注于解决RAG（检索增强生成）系统幻觉问题的开源项目。它通过结合知识图谱、向量检索和重排序等技术，构建了一套面向大规模文档（1000万+）的RAG流水★ 171
context-engineeringContext Engineering 是一个专注于构建一致、准确、可预测 AI 系统的开源项目。它解决的核心问题是：在大语言模型应用中，上下文（Context★ 171
dark-factory-experimentdark-factory-experiment 是一个实验性开源仓库，探索让 AI 工作流完全自主维护代码库。它运行在 Archon 之上，由多个 AI 代理组★ 171
RAG-ChatbotRAG-Chatbot 是一个基于 LangChain 和 Databutton 构建的检索增强生成（RAG）聊天机器人示例项目。它解决了开发者快速搭建具备知识★ 168
self-hosted-ai-stack这是一个基于 Docker Compose 的一站式自托管 AI 技术栈部署方案，旨在帮助用户快速搭建本地优先、隐私安全的 AI 服务集群。它集成了 Ollam★ 168
oreilly-retrieval-augmented-gen-ai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★ 168
dropbox-ai-chatdropbox-ai-chat 是一个基于 AI 的 Dropbox 私有文档搜索工具，用 Python 编写。它解决的是在 Dropbox 存储的大量私人文件★ 168
eShopLiteeShopLite 是一组参考 .NET 应用程序，用于演示如何构建现代电商网站，重点集成了语义搜索、MCP（模型上下文协议）和推理模型等前沿 AI 能力。它解★ 168
aiworkdeckaiworkdeck 是一个面向法律与文档密集型工作流的 AI 原生 IDE 工作空间，定位为“律师的 VS Code”。它整合了文件管理、AI 智能体、插件系★ 167
alumnetAlumNet 是一个基于 AI 的智能校史展示与校友管理系统，旨在将传统校史馆数字化、智能化。它通过知识图谱和 AI 问答，将学校历史、杰出校友、重大事件等资★ 167
mememomememo 是一个基于 TypeScript 的 JavaScript 库，旨在将向量搜索和 RAG（检索增强生成）能力直接带入浏览器端。它解决了传统向量数据★ 167
ai-handbookai-handbook 是一份面向 AI 工程师的成长手册，旨在帮助开发者从零基础系统掌握人工智能核心知识，并快速进入 RAG 与 Agent 等热门实战领域。★ 167
rag-interview-system这是一个面向RAG（检索增强生成）技术面试的题库与学习资源合集，包含548道面试题、41种RAG类型、系统设计场景、架构模式及生产级概念。项目以Jupyter ★ 167
Axon.MCP.ServerAxon.MCP.Server 是一个基于 Python 的开源项目，旨在将代码库转化为可供 AI 开发工具（如 Cursor IDE、Google AntiG★ 166
LLM-KG4QALLM-KG4QA 是一个将大语言模型与知识图谱结合用于问答系统的开源项目。它解决的是纯大模型在回答事实性问题时容易产生幻觉、缺乏可解释性的痛点，通过知识图谱提★ 166
jai-workflowjai-workflow 是一个面向 Java 开发者的智能体工作流编排框架，旨在通过编程方式构建自定义的 Agentic Workflows、AI Agent★ 165
example-rag-app这是一个开源的 RAG（检索增强生成）应用示例，旨在帮助开发者快速搭建和部署基于大语言模型的知识库问答系统。它集成了 Langfuse 用于 LLM 可观测性，★ 165
PSWriteOfficePSWriteOffice 是一个基于 PowerShell 的文档自动化工具集，采用 MIT 许可证，主要面向 Windows 环境下的 Office 文档处★ 165
memoket-kitememoket-kite 是一个面向 AI Agent 的开源长期记忆引擎，最大特点是「无向量」——不依赖向量数据库和嵌入模型，而是通过结构化检索与压缩策略来组★ 165
mnememneme 是一个为 DeepSeek Harness 等智能体框架提供跨会话长期记忆的开源组件。它要解决的是 LLM 智能体每次对话结束后就遗忘上下文、无法积★ 165
cerulCerul 是一个面向 AI 产品的视频记忆基础设施，为开发者提供 SDK、CLI、MCP 及多种集成方式，帮助 AI 应用理解和利用视频内容。它解决的是 AI★ 164
basjoobasjoo 是一个开源的 AI 客服平台，旨在帮助企业快速构建智能客服系统。它基于 FastAPI 和 Next.js 构建，核心能力包括：RAG 知识库（使★ 164
VectorRAG.NetVectorRAG.Net 是一个面向 .NET 生态的高性能向量数据库库，专为语义搜索和 RAG（检索增强生成）场景设计。它采用随机超平面 LSH（局部敏感哈★ 163
akbAKB（Agent Knowledgebase）是一个面向 AI 智能体的组织级知识库，用统一 URI 图谱把文档、表格和文件按 vault 隔离管理，并通过 ★ 163
SwiftSemanticSearchSwiftSemanticSearch 是一个面向 Apple 设备的实时本地语义搜索开源项目，基于 Swift 语言开发，结合 USearch 向量搜索引擎和★ 162
java-ragjava-rag 是一个使用纯 Java 实现的检索增强生成（RAG）框架，旨在降低企业级应用接入 RAG 的技术门槛。它解决了 Java 生态中缺乏原生 RA★ 161
AI-EngineerAI-Engineer 是一个面向 AI 工程师的专题知识库，专注于 Agentic AI（智能体 AI）与生成式 AI（GenAI）的深度讲解。它旨在解决 A★ 161
lucid-memorylucid-memory 是一个面向 AI 智能体的本地优先记忆系统，旨在解决传统 RAG 和向量数据库在 AI 记忆场景中的痛点。它声称比 Pinecone ★ 160
LangGraph-learnLangGraph-learn 是一个面向初学者的 LangGraph 学习资源库，旨在帮助开发者快速上手 LangGraph 这一用于构建有状态、可编排的 A★ 160
FeynmanFeynman 是一个基于 Python 的阅读辅助工具，灵感来源于物理学家费曼的学习方法。它解决的核心问题是：在阅读书籍时，如何像费曼一样通过不断提问、讨论和★ 160
BEAMBEAM 是一个针对大语言模型长期记忆能力的基准测试与增强框架，由 ICLR 2026 论文提出。它解决了现有模型在处理超过百万 token 的上下文时，长期记★ 160
hybridclawhybridclaw 是一个面向企业的自托管 AI 助手运行时，旨在解决企业内部部署 AI 助手时的安全、合规和可控性问题。它提供沙箱执行环境，确保 AI 生成★ 159
vault-curatevault-curate 是一个面向 Obsidian 用户的本地优先第二大脑工具，旨在解决笔记库日益庞大后难以查找、关联和回顾的问题。它提供强大的语义搜索能力★ 159
llm-rag-vectordb-python这是一个基于亚马逊Bedrock的Python示例项目集，旨在展示如何将Bedrock与数据库集成，并应用RAG（检索增强生成）技术构建知识库问答系统。项目包含★ 158
simplechatsimplechat 是一个基于 Python 的安全 AI 对话助手，支持与文档、视频、音频等多种内容交互。它提供个人工作区以保持专注上下文，以及群组空间供团★ 157
neurolinkneurolink 是一个 TypeScript 编写的统一 LLM 接口层，旨在让开发者通过单一 API 对接 24+ 家主流大模型提供商，切换供应商时无需重★ 157
PapersChatPapersChat 是一个基于代理式 AI 的论文对话工具，让你能直接与本地论文聊天，同时也能从 ArXiv 和 PubMed 获取相关论文信息。它解决了科研★ 157
zero-to-ai-fullstack这是一个Java后端工程师转型AI全栈的学习型开源项目，作者以公开方式记录从零开始学习Python、FastAPI、RAG、pgvector和Next.js的完★ 157
anythingllm-mobileanythingllm-mobile 是 AnythingLLM 的移动端客户端，主打在手机上本地运行小模型，实现聊天、RAG 检索增强和 Agent 智能体等★ 157
coircoir 是一个面向代码信息检索（Code Information Retrieval）的综合基准测试集，发表于 ACL 2025 Main。它旨在解决现有代码★ 156
mfsmfs 是一个为 AI 智能体打造的上下文管理工具，旨在解决 AI 在处理任务时上下文碎片化的问题。它通过一个统一的、可搜索、可浏览的文件式接口，将代码、记忆、★ 156
DM-Code-AgentDM-Code-Agent 是一个本地优先、可审计的 Python 代码智能体项目。它旨在解决 AI 编程助手在真实软件开发中表现不稳定、结果难以复现的问题。项★ 155
graphrag-uigraphrag-ui 是一个基于最新 GraphRAG 接口的图形化界面工具，通过本地 Ollama 提供大语言模型服务，支持 pip 安装。它解决了 Gra★ 155
granite-retrieval-agentgranite-retrieval-agent 是一个基于 Python 的轻量级检索增强生成（RAG）代理框架，旨在让开发者能在本地笔记本电脑上快速构建研究和★ 155