retrieval-augmented-generation
本站收录 195 个带「retrieval-augmented-generation」标签的 AI 开源项目（按 GitHub 星标从高到低，此处展示前 50 个）
ragflowRAGFlow 是一个开源的检索增强生成（RAG）引擎，深度融合了 RAG 与智能体（Agent）能力，为大型语言模型（LLM）构建高质量的上下文层。它主要解决★ 91,507
llm-app开箱即用的云端模板，快速搭建 RAG、AI 流水线与企业级实时数据搜索应用。Docker 友好，可实时同步 SharePoint、Google Drive、S3★ 58,870
LightRAGLightRAG 是一个面向检索增强生成（RAG）场景的轻量级开源框架，旨在解决传统 RAG 系统在知识图谱构建和检索效率上的痛点。它通过将知识图谱与向量检索相★ 39,922
Langchain-Chatchat基于 Langchain 与 ChatGLM、Qwen、Llama 等大语言模型构建的本地知识库 RAG 与 Agent 应用。支持文档问答、知识检索与智能体编★ 38,666
PageIndexPageIndex 是一个面向 RAG（检索增强生成）场景的文档索引框架，核心思路是放弃传统向量检索，转而通过推理（reasoning）来定位信息。它解决的问题★ 37,145
stormSTORM是一个基于大语言模型的知识整理系统，能够针对用户给定的主题进行自主研究，并生成带有引用的完整长篇报告。它通过多智能体协作模拟人类写作流程，包括资料收集★ 31,536
RAG_TechniquesRAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成（RAG）技术的开源教程仓库，汇集了从基础到前沿的多种 RAG 实现方法。它通过一系列详细的 Jupyte★ 29,631
haystackHaystack 是一个开源的 AI 编排框架，用于构建生产级、上下文工程化的 LLM 应用。它通过模块化管道和代理工作流，让开发者对检索、路由、记忆和生成等环★ 26,634
memvidmemvid 是一个为 AI 代理提供记忆层的开源项目，旨在用无服务器、单文件的记忆层替代复杂的 RAG 流水线。它解决了 AI 代理在长期对话或任务中缺乏持久★ 16,566
llmwarellmware 是一个面向企业级 RAG（检索增强生成）场景的统一框架，专注于使用小型、专用模型构建高效、可控的 AI 应用。它解决了企业在落地大模型时面临的成★ 14,828
txtaitxtai 是一个全栈 AI 框架，旨在将语义搜索、大语言模型编排和语言模型工作流整合到一个统一的工具中。它解决了从非结构化文本中高效检索信息、构建 RAG 应★ 12,988
LEANNLEANN 是一个面向个人设备的轻量级 RAG（检索增强生成）引擎，旨在解决传统 RAG 系统在存储和隐私方面的痛点。它通过创新的索引压缩技术，将向量索引的存储★ 12,970
Agent-SAgent-S 是一个开源的智能体框架，目标是让 AI 像人类一样操作计算机。它通过 Agent-Computer Interface（ACI）把屏幕截图、鼠标★ 12,420
FlagEmbeddingFlagEmbedding 是一个专注于检索与检索增强大语言模型（RAG）的开源工具库，由北京智源人工智能研究院（BAAI）开发。它解决了文本嵌入（Embedd★ 12,208
PocketFlow仅 100 行代码的极简 LLM 框架，践行「让 Agent 构建 Agent」的理念，轻量易懂，适合快速原型验证与教学。★ 11,207
awesome-LLM-resources这是一个精选的LLM（大语言模型）资源合集，汇总了全球范围内关于多模态生成、Agent、辅助编程、AI审稿、数据处理、模型训练与推理、o1模型、MCP、小语言模★ 8,991
R2RR2R 是一个面向生产环境的 AI 检索系统，专注于智能体检索增强生成（Agentic RAG）。它解决了传统 RAG 系统在部署和集成上的痛点，将文档摄取、分★ 8,012
airweave面向 AI Agent 的开源上下文检索层，专注解决智能体的上下文获取问题。它支持连接多种数据源、清洗并向量化数据，为 Agent 提供高质量、低延迟的检索能力★ 6,560
TaskingAITaskingAI 是一个开源的 AI 原生应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和运维 AI 应用。它解决了 AI 应用开发中常见的集成复杂、流程分散、运★ 5,406
code-graph-ragcode-graph-rag 是一个面向大型代码仓库（monorepo）的检索增强生成（RAG）系统，旨在解决传统 RAG 在代码理解上的不足。它通过构建代码知★ 5,190
AutoRAGAutoRAG 是一个基于 TypeScript 构建的本地智能搜索工具，旨在让 AI 代理能够快速查找你电脑中的任何内容。它通过索引文件、应用数据、浏览器历史★ 5,112
cognitaCognita 是一个由 TrueFoundry 开源的模块化 RAG（检索增强生成）框架，旨在帮助开发者快速构建生产级、可扩展的 RAG 应用。它解决了 RA★ 4,419
agentic-rag-for-dummies这是一个用 LangGraph 构建的模块化 Agentic RAG 教程项目，旨在帮助开发者快速掌握检索增强生成（RAG）智能体的核心概念与实现。它解决了传统★ 4,216
GenerativeAIExamplesGenerativeAIExamples 是 NVIDIA 推出的生成式 AI 参考工作流集合，专为加速基础设施和微服务架构优化。它提供了一系列端到端的示例，涵★ 4,197
bRAG-langchainbRAG-langchain 是一个面向 RAG（检索增强生成）应用开发的教学型开源项目，提供从零构建 RAG 应用的完整指南。它基于 LangChain 框架★ 4,173
langroidLangroid 是一个面向大型语言模型（LLM）的多智能体编程框架，旨在让开发者通过简洁的 Python 代码编排多个智能体协作，完成复杂任务。它解决了直接调★ 4,108
pipeshub-aiPipesHub 是一个开源的 AI 上下文层，旨在统一企业分散的业务数据，为可解释的企业搜索和智能体工作流自动化提供支持。它解决了企业内部数据孤岛问题，通过连★ 3,789
FlashRAGFlashRAG 是一个面向高效检索增强生成（RAG）研究的 Python 工具包，由 WWW2025 资源论文支持。它旨在解决 RAG 研究和应用中存在的复现★ 3,586
VideoRAGVideoRAG 是一个基于检索增强生成（RAG）技术的开源项目，专注于让用户直接与视频内容进行对话。它解决了传统视频理解中难以精准定位和引用具体片段的问题，通★ 3,390
siesie 是一个开源的推理服务器和生产级集群，专为智能体（agent）所需的各类模型提供统一部署和调度。它解决了多模型、多副本在生产环境中难以统一管理的问题，提供★ 3,337
fastembedfastembed 是一个轻量级、高性能的 Python 库，专注于生成高质量的文本嵌入向量。它基于 ONNX Runtime 和 Transformers.j★ 3,227
swirl-searchSwirl Search 主张「AI 搜索与 RAG 无需迁移数据」：在不移动数据的前提下，从 100+ 应用中即时获取公司知识答案，同时保障数据安全。几分钟即★ 3,047
trieveTrieve 是一个基于 Rust 构建的一站式搜索与 RAG 平台，通过 API 提供搜索、推荐、检索增强生成和数据分析能力。它解决了开发者需要集成多种搜索和★ 2,719
Awesome-GraphRAGAwesome-GraphRAG 是一个精选资源列表，专注于图增强检索生成（GraphRAG）领域。它汇集了综述、论文、基准测试和开源项目，为研究者和开发者提供★ 2,664
generative-aigenerative-ai 是一个综合性的生成式 AI 学习资源库，旨在帮助开发者系统掌握从基础到进阶的生成式 AI 技能。项目包含详细的学习路线图、实战项目、★ 2,644
vearchvearch 是一个面向 AI 原生应用的分布式向量搜索引擎，由京东开源。它解决了传统数据库无法高效处理高维向量数据的问题，为推荐系统、图像检索、自然语言处理等★ 2,330
nestianestia 是一个专为 NestJS 框架设计的辅助工具库，同时提供 AI 聊天机器人开发能力。它解决了两类核心问题：一是提升 NestJS 开发效率，通过自★ 2,178
MiniRAGMiniRAG 是一个面向小模型和开源模型的轻量级检索增强生成（RAG）框架，由 ACL 2026 论文提出。它旨在解决传统 RAG 系统依赖大型闭源模型、部署★ 2,016
RAGHubRAGHub 是一个由社区驱动的检索增强生成（RAG）框架、项目和资源集合。它旨在解决 RAG 生态系统中信息分散、难以快速找到合适工具和最佳实践的问题。该项目★ 2,006
video-search-and-summarization这是NVIDIA推出的视频搜索与摘要参考架构（VSS Blueprint），旨在帮助开发者快速构建GPU加速的视频分析智能体。它解决了传统视频分析中检索效率低、★ 1,884
WFGYWFGY 是一个面向 AI 推理、RAG、智能体及真实世界工作流的开源项目，正迈向 5.0 Polaris Protocol 重大版本。它提供问题地图（Prob★ 1,791
raptorRAPTOR 是论文《Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval》的官方实现，提★ 1,763
MemoryOSMemoryOS 是一个为个性化 AI 智能体设计的记忆操作系统，源自 EMNLP 2025 Oral 论文。它解决的是 AI 智能体在长期交互中缺乏持久、结构★ 1,591
awesome-ai-web-search这是一个精选AI驱动的网页搜索工具列表，收录了各种利用大语言模型增强搜索体验的开源项目和商业服务。它解决了传统搜索引擎结果冗余、难以直接获取答案的问题，通过整理★ 1,459
rag-zero-to-hero-guide这是一个从零开始学习RAG（检索增强生成）的完整指南，以Jupyter Notebook形式呈现，覆盖从基础知识到高级技术的全链路。项目通过循序渐进的教程和可运★ 1,439
Awesome-RAGAwesome-RAG 是一个精选的检索增强生成（RAG）应用资源列表，旨在为生成式 AI 开发者提供一站式的 RAG 相关工具、框架、论文和最佳实践。它解决了★ 1,384
Awesome-LLM-RAGAwesome-LLM-RAG 是一个精心整理的检索增强生成（RAG）资源列表，聚焦于大语言模型中的高级 RAG 技术。它系统梳理了 RAG 领域的论文、框架、★ 1,365
sreSmythOS Runtime Environment (SRE) 是一个开源的云原生运行时，专为智能体（Agentic AI）设计。它解决了开发者在本地、云端★ 1,295
TrustRAGTrustRAG 是一个面向可靠输入与可信输出的 RAG（检索增强生成）框架，旨在解决大模型应用中检索结果不可靠、生成内容可信度低的问题。它提供了一套完整的 R★ 1,279
ragliteRAGLite 是一个面向检索增强生成（RAG）场景的 Python 工具包，核心特点是基于 DuckDB 或 PostgreSQL 作为向量存储与元数据存储，★ 1,208