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RAGFlow 是领先的开源检索增强生成引擎，融合尖端 RAG 与智能体能力，为大型语言模型构建卓越的上下文层

RAGFlow 是领先的开源检索增强生成引擎，融合尖端 RAG 与智能体能力，为大型语言模型构建卓越的上下文层

开箱即用的云端模板，支持RAG、AI流水线及实时数据企业搜索。🐳兼容Docker容器部署。⚡始终与SharePoint、Google Drive、S3、Kafka、PostgreSQL、实时数据API等平台保持同步。

🤖 强大的异步状态管理、服务端状态工具和 Web 数据获取方案。支持 TS/JS、React Query、Solid Query、Svelte Query 和 Vue Query。

LightRAG：简单快速的检索增强生成框架

🪢 开源LLM工程平台：LLM可观测性、指标评估、提示管理、游乐场、数据集。与OpenTelemetry、Langchain、OpenAI SDK、LiteLLM等工具集成。🍊YC W23

团队智能聊天 - 想象一下ChatGPT能够访问你团队的独特知识。

📄🧠 PageIndex：基于推理的RAG文档索引系统 （注：根据技术文档翻译规范，RAG保持英文缩写形式，因其在人工智能领域作为"Retrieval-Augmented Generation"的专有术语已被广泛接受；"Reasoning-based"采用"基于推理的"标准译法，准确体现技术特性；整体表述保持项目描述的专业性与简洁性）

一个基于LLM的知识策展系统，用于研究某个主题并生成带有引用的完整报告。

本仓库展示检索增强生成系统的多种先进技术，该系统通过结合信息检索与生成模型来提供精准且上下文丰富的响应

构建AI/大语言模型应用的开源开发者平台，提供端到端追踪、可观测性与评估功能的一体化集成平台

面向AI应用的开源搜索与检索数据库。

AI 编排框架，用于构建可定制、生产就绪的 LLM 应用。将组件（模型、向量数据库、文件转换器）连接到可与数据交互的流水线或智能体。凭借高级检索方法，特别适用于构建 RAG、问答系统、语义搜索或对话式聊天机器人

TypeScript AI智能体框架 ⚡ 支持助手、RAG和可观测性。兼容所有大语言模型：GPT-4、Claude、Gemini、Llama

测试您的提示词、智能体和检索增强生成系统。针对大语言模型的红队测试、渗透测试与漏洞扫描。对比GPT、Claude、Gemini、Llama等模型的性能表现。支持命令行与CI/CD集成的简易声明式配置。

通过全面的追踪、自动化评估和生产就绪的仪表盘，调试、评估并监控您的LLM应用、RAG系统和智能体工作流。

RAG-Anything：一体化检索增强生成框架

基于大语言模型的深度文档理解框架，支持使用 RAG 范式实现语义检索和上下文感知应答。

Weaviate 是一款开源的向量数据库，能够同时存储对象和向量，既支持向量搜索与结构化过滤相结合，又具备云原生数据库的容错能力和可扩展性。

为AI智能体提供记忆层。用无服务器、单文件记忆层替代复杂的RAG流程，赋予智能体即时检索与长期记忆能力。

大语言模型评估框架

轻松将文档转换为结构化数据。Unstructured是开源的ETL解决方案，可将复杂文档转换为适合语言模型的整洁结构化格式。访问我们的网站了解企业级平台产品，支持生产级工作流、分区、增强、分块和嵌入。

用于语言模型少样本评估的框架。

基于LEANN的万物RAG系统。在个人设备上运行快速、精准且完全私密的RAG应用，同时享受97%的存储空间节省。