RAGSurvey 是一个按体系分类的 RAG 论文Awesome 列表，对应论文 RetrievalAugmented Generation for AIGenerated Content: A Survey（arXiv:2402.19473，2024 年 2 月，北大/北大深圳研究生院团队）。仓库按该论文提出的三层分类法，对 RAG 领域论文进行结构化整…
仓库攻略
7 篇 · 7 个项目 · RAG 检索增强 · jay · LLM 基础设施
Kotaemon 是一个开源的 RAG 文档问答 UI 工具，专注于为文档提供「聊天式问答」体验。它的目标是同时服务两类用户： 核心特点：干净的界面 + 混合检索 + 强引用展示 + 多模态文档支持。 有大量技术文档/论文/合同，想基于这些文档向 AI 提问 需要 AI 的回答有明确的文档来源引用，不能胡编 需要处理包含图表、表格、LaTeX 公式的复杂 P…
FastGPT 是一个基于大语言模型的知识库问答与应用编排平台，提供完整的开箱即用能力：数据处理、RAG 检索、可视化 AI 工作流编排，让用户无需深度配置即可快速开发和部署复杂的问答系统。 它的核心定位是：企业级 RAG 应用平台，强调知识库管理与可视化流程编排的结合。相比单纯的知识库工具，FastGPT 多了工作流编排和 Agent 编排能力；相比纯 A…
RAG_Techniques 是一个专注于 RetrievalAugmented Generation（检索增强生成） 高级技术的开源教程仓库，由 Nir Diamant 维护。目前收录 42+ 个可运行的 Jupyter Notebook，覆盖从基础 RAG 到最新前沿技术的完整知识体系，每个技术都配有详细原理解析、代码实现和论文引用。截至 2026 年 …
Vane 是一个注重隐私的 AI 问答引擎，运行在你自己的硬件上。它结合了互联网搜索结果和本地 LLM（通过 Ollama）、云端模型（OpenAI、Claude、Gemini、Groq），给出带引用来源的精准答案，所有搜索记录完全本地保存。 类比来说，Vane 是一个可私有部署的 Perplexity，强调： 不把搜索数据交给第三方 支持本地模型（Olla…
Firecrawl 是一个面向 AI 的网页数据 API：给定 URL，爬取并转换为 LLM 可直接使用的干净 Markdown、JSON 或截图。它能处理 JavaScript 渲染的动态页面、反爬虫机制、代理轮换等"脏活"，开发者只需调用 API 或装好 SDK 即可。开源，也可以直接用其托管服务（firecrawl.dev）。Stars 147k，周增…
LightRAG 是香港大学数据科学实验室（HKUDS）发布的轻量级知识图谱增强检索框架，发表在 EMNLP 2025。它采用双层（向量 + 知识图谱）架构，兼顾检索的全面性与语义深度，是 Microsoft GraphRAG 的高效替代方案。 核心思想：在索引阶段利用 LLM 从文档中提取实体和关系，构建知识图谱（KG），同时保留向量嵌入；查询时通过 lo…