go-rag

用 Go 快速搭建私有知识库问答系统，开箱即用

go-rag 是一个基于 Go 语言实现的知识库 RAG（检索增强生成）系统，采用 Eino 框架、GoFrame 后端和 Vue 前端构建。它解决的是企业或开发者在私有知识库中快速搭建问答系统的需求，核心能力包括文档解析、向量化存储、语义检索和生成式回答。项目提供了完整的 Web 界面，支持知识库管理、文档上传、检索测试和对话交互，开箱即用。通过集成主流大模型 API，实现从文档导入到智能问答的全流程自动化，降低了 RAG 应用开发的门槛。

开源 free 搜索知识
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 326
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类搜索知识
开发团队wangle201210
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/wangle201210/go-rag
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可自由使用和部署，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Go
技术栈/模型chat,eino,es,go,goframe,indexer,llm,rag,retriever
GitHub 星标★ 326
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-04-27 00:00:00
最近更新2026-09-24 00:00:00
维护状态较活跃
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1

使用教程

核心亮点

  • 全栈实现，前后端分离，Vue 界面友好，易于部署和演示
  • 基于 Eino 框架，抽象了 RAG 流程，代码结构清晰，便于二次开发
  • 支持多种文档格式和向量库，灵活适配不同场景

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚不完善
  • 功能相对基础，高级特性如多轮对话、权限管理等有待增强

适用场景

  • 企业内部知识库问答助手
  • 个人文档检索与智能问答
  • RAG 技术学习与原型验证

替代项目

Dify、FastGPT、RAGFlow

项目介绍

go-rag 是搜索知识领域的开源项目，由 wangle201210 开发，2025 年首次发布。

它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 581 个项目，GitHub 星标数为 324。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-20。Apache-2.0许可证，可自由使用和部署，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：企业内部知识库问答助手。同类可对比的替代方案包括 Dify、FastGPT、RAGFlow。

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