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
9 篇 · 9 个项目 · RAG 检索增强 · 多模态
FlashRAG 是中国人民大学 NLPIR 实验室开源的 RAG（检索增强生成）研究 Python 工具包，已被 WWW 2025 Resource Track 接收。 核心理念：RAG 研究门槛高——需要分别找数据集、实现各算法、搭评估流程，碎片化严重。FlashRAG 提供一站式解决方案：36 个预处理基准数据集 + 23 个 SOTA RAG 算法（…
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…
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 …
Graphify 是一款面向 AI 编程助手的代码知识图谱生成工具（code knowledge graph generator）。它的核心思路是：将任意代码仓库（Python、JavaScript、SQL、R、Shell 等）的代码结构转换为一张可查询的知识图谱，替代传统的 grep/全文搜索方式，让 AI 助手可以直接"问问题"获取精准的代码上下文。 形…
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…
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…
PixelRAG 是一个基于视觉渲染的 RAG（检索增强生成）系统，核心思想：把文档（网页、PDF）渲染成截图切片（screenshot tiles），再对图片做向量检索，而不是解析 HTML 提取文本。传统 RAG 丢掉的表格、图表、排版信息，在 PixelRAG 里完整保留，读者模型可以直接"看"到原始视觉布局。 源自 Berkeley SkyLab、B…
ScrapeGraphAI 是一个基于 LLM 的 Python 爬虫库，用自然语言描述你想提取什么，它就能自动搞定——无需写 CSS 选择器、XPath，也无需分析网页结构。它背后的设计逻辑是把网页 scraping 当作一个有向图（Graph）来执行：LLM 作为图节点之间的"路由器"，决定如何遍历页面、提取什么数据。 简单说：你告诉它要什么，它用 LL…