rag-chatbot 是搜索知识领域的开源项目，由 umbertogriffo 开发，2023 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 585 个项目，GitHub 星标数为 445。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-21。Apache-2.0 许可证，可自由部署使用，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：个人知识库问答（如笔记、书籍整理）。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、Dify。
rag-chatbot
把你的 Markdown 文档变成智能问答机器人
rag-chatbot 是一个基于检索增强生成（RAG）的对话助手，专门从 Markdown 文件集合中提取上下文信息来回答用户问题。它解决了传统 LLM 依赖静态知识、无法针对个人文档库进行精准问答的痛点。核心能力包括：支持多种本地 LLM（如 Llama3、Qwen3.5），通过 llama.cpp 实现 CPU/GPU 推理；集成 ChromaDB 向量数据库和 SQLite 存储，实现高效的文档检索与持久化；提供命令行交互界面，可快速导入 Markdown 文件并建立知识库。项目结构简洁，适合个人知识库问答、内部文档查询等场景。
开源
free
对话助手
GitHub 星标
★ 445
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类对话助手
开发团队umbertogriffo
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可自由部署使用，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型chatbot,chromadb,gpu,lamacpp,llama3,llm,qwen3-5,rag,sqlite,vector-database
GitHub 星标★ 445
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-06-28 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2
使用教程
核心亮点
- 本地化运行，数据隐私安全，支持 CPU/GPU 推理
- 支持多种主流 LLM（Llama3、Qwen3.5），灵活切换
- 基于 ChromaDB 向量检索，答案引用上下文，准确度高
不足之处
- 仅支持 Markdown 格式，其他文档类型需自行转换
- 文档/社区待观察
适用场景
- 个人知识库问答（如笔记、书籍整理）
- 团队内部文档智能检索与答疑
- 离线环境下的文档问答系统
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Dify
项目介绍
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