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仓库攻略

5 篇 · 5 个项目 · RAG 检索增强 · tom · 数据与向量库

vitali87/code-graph-rag · 上手攻略
CodeGraphRAG 是一个面向多语言代码库的 AI 问答与编辑系统。它用 Treesitter 解析源码,构建代码结构知识图谱存入 Memgraph,再用自然语言驱动 Cypher 查询,实现代码问答、编辑和优化。整个流程对用户屏蔽了图数据库细节——只需一条 CLI 命令,就能把一个陌生仓库变成可对话的智能体。 核心思路:把代码当知识图谱来索引,而不是…
RAG 检索增强 vitali87/code-graph-rag Stars 4,779 Tom 2026-08-15
aigc-apps/PAI-RAG · 上手攻略
PAIRAG 是基于阿里云 PAI 平台的开源 Agentic RAG 框架,定位"5 分钟构建企业级 Agentic RAG 应用"。它不只是一个检索增强生成系统,而是一站式平台:知识库管理 + 多模态理解(图片/视频) + ReAct 智能体 + MCP 工具生态 + 任务规划 + 联网搜索 + TexttoSQL。 核心架构:FastAPI 后端 + …
RAG 检索增强 aigc-apps/PAI-RAG Stars 490 Tom 2026-08-13
pathwaycom/llm-app · 上手攻略
Pathway llmapp 是一套开箱即用的 RAG(检索增强生成)与 AI 流水线云模板集合。它基于 Pathway Live Data Framework,核心解决"数据源实时变化 → RAG 系统如何及时感知并更新索引"这个问题。与传统 VectorDB(如 Pinecone、Milvus)需要独立 ETL 管道不同,Pathway 在内存中直接处理…
RAG 检索增强 pathwaycom/llm-app Stars 59,079 Tom 2026-07-10
VectifyAI/PageIndex · 上手攻略
PageIndex 是一个无向量、基于推理的 RAG(检索增强生成)引擎,由 Vectify AI 开发。其核心理念是:传统向量 RAG 依赖"语义相似度"做检索,但这不等于"真正相关"——尤其在金融报告、法律文书、医疗文献等高度专业化的长文档场景,"相似"和"相关"的差距尤为明显。 PageIndex 模拟人类阅读长文档的方式——先看目录,再顺着结构找答案…
RAG 检索增强 VectifyAI/PageIndex Stars 35,126 Tom 2026-07-08
neuml/txtai · 上手攻略
txtai 是由 NeuML 维护的一个一体化 AI 框架,核心理念是把语义搜索、LLM 编排和工作流三大能力整合在同一个 Python 包里。 其核心组件是 Embeddings 数据库——本质上是一个融合了稀疏向量索引、密集向量索引、图网络和关系数据库的统一检索层。这使得 txtai 既能做传统向量检索,也能做 SQL 查询、主题建模、图分析。 架构图:…
RAG 检索增强 neuml/txtai Stars 12,863 Tom 2026-07-08