rag 第 19 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 19 / 25 页）
CrawlAI-RAGCrawlAI-RAG 是一个基于 Python 的 AI 网站智能平台，核心功能是将整个网站抓取、索引，并利用检索增强生成（RAG）技术，让用户通过自然语言提★ 155
pdfstractPDFStract 是一个专注于 RAG（检索增强生成）流程的 PDF 处理工具，提供从 PDF 中提取文本、智能分块（chunking）和向量化嵌入（embe★ 155
Claude-Code-Game-MasterClaude-Code-Game-Master 是一个基于 Claude Code 的完全转换型开源项目，它利用 RAG（检索增强生成）技术和 RPG 规则集 ★ 155
jev-doc-searchjev-doc-search 是一个面向长文档检索场景的开源实验项目，核心思路是把 Jev 与 PageIndex 结合，解决传统 RAG 在超长文档中切块检索★ 155
context-keepercontext-keeper 是一个基于 Go 语言构建的 AI 记忆管理与智能上下文感知平台，旨在解决大语言模型在长对话或多轮交互中上下文丢失、记忆碎片化的问★ 154
odin-slidesodin-slides 是一个基于 Python 的办公效率工具，利用 GPT 等大语言模型，将冗长的 Word 文档自动转换为结构清晰的 PowerPoint★ 154
LoongLoong 是 EMNLP 2024 的 Oral 论文项目，专注于长上下文大语言模型（LLM）的评测基准。它针对现有长文本评测任务中“文档被截断”或“仅需单文★ 154
quick-start-connectorsquick-start-connectors 是 Cohere 官方提供的开源参考代码库，旨在帮助开发者快速将企业工作场所的数据存储（如数据库、文档系统等）与 ★ 154
Langchain-ChatBILangchain-ChatBI 是一个基于 Langchain 框架和本地向量库构建的对话式商业智能（BI）工具。它主要解决非技术人员难以直接查询和分析数据的★ 154
pdf-mcppdf-mcp 是一个基于 MCP 协议的服务器，旨在让 Claude Code 等 AI 代理高效处理大型 PDF 文件及整个文件夹，避免上下文溢出。它通过混★ 154
office_oxideoffice_oxide 是一个用 Rust 编写的高性能 Office 文档处理库，提供 Python、Rust、Go、JS/TS、C# 和 WASM 多语言★ 154
zero-to-aizero-to-ai 是一个面向零基础学习者的免费 AI/ML 课程仓库，以 950 多个 Jupyter Notebook 为载体，覆盖从 Python 基础★ 154
decodo-openclaw-skillDecodo OpenClaw Skill 是一个专为 OpenClaw 智能体框架设计的技能插件，它通过封装 Decodo Web Scraping API，★ 153
ChatFAQChatFAQ 是一个开源的对话式 AI 解决方案构建平台，旨在帮助开发者快速搭建基于大语言模型的智能问答系统。它整合了 RAG（检索增强生成）、Agent（智★ 153
RustyRAGRustyRAG 是一个基于 Rust 构建的生产级 RAG（检索增强生成）API，旨在解决传统 RAG 系统在性能、准确性和可扩展性上的不足。它通过混合搜索策★ 153
lmc-5lmc-5 是一个为长时间运行的 LLM 智能体设计的五轴记忆架构开源项目。它解决的是大模型智能体在长期任务中缺乏稳定、可扩展的记忆管理问题，避免简单依赖向量数★ 152
azure-openai-rag-workshop这是一个用于构建带检索增强生成（RAG）能力的对话助手的实战工作坊项目。它解决了开发者快速搭建企业级ChatGPT类应用的需求，核心能力包括：基于Azure O★ 152
duckdb-embedding-searchduckdb-embedding-search 是一个基于 DuckDB 的快速向量相似度搜索工具，专为轻量级嵌入检索场景设计。它利用 DuckDB 的列式存储★ 152
kaaskaas 是一个将零散的笔记、文档和转录内容转化为可查询的 Markdown 知识库的编译器。它利用 LLM 将非结构化文本组织成结构化的 Markdown 文★ 151
PetrichorPetrichor 是一个可自托管的知识平台，面向人类读者与 AI 智能体双重使用场景。它把传统 wiki、博客系统与新兴的 Agent Skills 规范结合★ 151
fed-ragfed-rag 是一个用于微调检索增强生成（RAG）系统的框架。它解决了 RAG 系统中检索器与生成器之间协同调优的难题，提供了一套完整的工具链来优化检索质量与★ 150
lizheng-open-contextlizheng-open-context 是一个面向中文内容创作者「立正」的公开语料库与上下文工程工具，把分散在 Superlinear 帖子、精选评论、You★ 150
mcp-pineconemcp-pinecone 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器实现，专门用于连接 Pinecone 向量数据库。它解决了 ★ 149
pebbloPebblo 是一个面向生成式 AI 应用的数据安全加载与合规检查工具，旨在帮助开发者在将 Gen AI 应用从原型推向生产时，确保数据加载环节的安全性与合规性★ 149
OneGenOneGen 是一个针对大型语言模型（LLM）的高效统一生成与检索框架，发表于 EMNLP 2024。它解决了传统 RAG（检索增强生成）中生成与检索分离、需要★ 149
apowerbapowerb 是一个开源的智能体（Agent）开发框架，目标是帮助团队构建、编排并运营可上生产环境的 AI Agent。它面向从原型到落地的完整链路，解决多智★ 149
coco-serverCoco AI Server 是一个面向企业的 AI 搜索与协作一体化服务端，旨在将分散在云端、桌面、文档和内部系统中的信息统一索引，并通过 AI 助手提供自然★ 148
CodeJuryCodeJury 是一个终端优先、基于知识的多智能体软件交付流水线。它旨在解决从需求到代码合并的自动化问题，通过智能体协作完成需求界定、代码实现、测试运行，并利★ 148
document-chat-system这是一个开源的文档对话平台，基于语义搜索和RAG（检索增强生成）技术，让用户能与自己的文档进行自然语言交互。它解决了传统文档检索效率低、无法直接获取答案的问题，★ 148
editorEditor 是一个开源的 AI 代码编辑器，定位为 Cursor 和 Windsurf 的替代品。它采用 Go 语言编写，核心特点是支持本地 RAG（检索增强★ 148
axiom-voice-agentaxiom-voice-agent 是一个面向边缘设备和低端显卡的离线语音代理项目，旨在让语音交互在资源受限的环境下也能实现超低延迟运行。它解决了传统语音代理依★ 146
eidolon-sceidolon-sc 是一个面向《偶像大师 闪耀色彩》粉丝的 AI 角色分身项目，让你能和游戏中的偶像进行实时语音或文字对话。它解决的是通用聊天机器人缺乏角色设★ 146
SqlDatabaseVectorSearch这是一个基于 Blazor Web App 和 Minimal API 构建的 RAG（检索增强生成）参考实现，核心亮点是直接利用 Azure SQL Data★ 145
llmllm 是一个基于 Ruby 的 AI 运行时，旨在为 Ruby 开发者提供原生的、能力完备的大语言模型集成方案。它解决了 Ruby 生态中缺乏统一、易用的 L★ 145
aegis-stackaegis-stack 是一个基于 FastAPI 的生产级平台，采用模块化组件架构，并内置控制平面，旨在帮助开发者快速构建和部署可扩展的搜索知识类应用。它解决★ 145
spring-ai-playgroundspring-ai-playground 是一个基于 Spring AI 的跨平台桌面应用，为 AI 代理工具提供安全的本地执行层。它解决了 AI 工具调用中代★ 145
HilbertRaumHilbertRaum 是一个完全本地运行的 AI 知识搜索工具，基于 TypeScript 开发，核心是让用户在自己的电脑上离线使用大语言模型和知识库。它整合★ 145
Stellar-ChatStellar-Chat 是一个基于 C# 和 Blazor 的多模态聊天应用，旨在提供一个统一的 AI 对话与创作平台。它允许用户创建自定义智能体（Agent★ 144
novel-studionovel-studio 是一个开源、本地优先的 AI 长篇小说创作引擎，专为长篇幅小说写作设计。它解决的核心问题是：现有 AI 写作工具在长篇创作中常出现情节★ 144
llamaindex-omakase-rag这是一个基于 Django、LlamaIndex 和 Google Drive 构建的 RAG（检索增强生成）应用增强框架，旨在解决 RAG 应用在数据管理、可★ 144
SharpVectorSharpVector 是一个轻量级的内存语义搜索文本向量数据库，专为 .NET 应用设计。它解决了在 .NET 生态中嵌入向量检索能力时缺乏轻量级原生方案的问★ 144
lossless-memorylossless-memory 是一个面向个人 AI 助手的长期记忆存储方案，核心原则是「绝不摘要、保留每一行、给所有内容打时间戳」。它解决的是当前 RAG 与★ 144
llm-flashcardsllm-flashcards 是一个面向大语言模型学习者的可视化知识库，以卡片形式系统整理了从分词到部署的 180 个核心概念。该项目旨在帮助用户快速理解 LL★ 143
local-rag-researcher-deepseek这是一个基于LangGraph、DeepSeek R1和Ollama构建的本地RAG研究智能体。它解决了在本地环境中进行深度研究时，需要将大语言模型与私有知识库★ 142
boa303boa303 是 AWS re:Invent 2023 上 BOA303 技术演讲的配套代码与演示仓库，主题为“用 AWS GenAI 服务解锁洞察”。它面向开★ 142
SimGRAGSimGRAG 是 ACL 2025 论文的官方实现，专注于知识图谱驱动的检索增强生成（RAG）。它解决传统 RAG 在知识图谱上检索不精准、依赖复杂查询转换的★ 142
best-llm-finder-pipeline这是一个用于寻找最佳大语言模型（LLM）的自动化流水线项目，基于Agentic RAG、多智能体系统和视觉推理三种技术路线构建。它解决的是在众多LLM中如何高效★ 142
Agent-For-DummiesAgent-For-Dummies 是一个面向零基础学习者的中文 Agent/RAG/AI 应用入门项目，由学习笔记和配套编程平台两部分组成。它解决的是初学者面★ 142
markifymarkify 是一个将多种格式文件转换为 Markdown 的工具，旨在帮助 RAG 或 LLM 更好地理解文档内容。它基于 markitdown 和 Min★ 141
btp-cap-genai-rag这是一个面向SAP BTP平台的生成式AI示例集合，主要展示如何在SAP Cloud Application Programming (CAP)模型中集成大语言★ 141