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按算法工程工作流分类的开源工具库。数据来自 GitHub 公开 API,收录 6,740 个仓库、129 个细分分类。 带 ✦ 的条目有人工撰写的专家点评。

数据最近同步于 2026/11/11 14:07:13 · 本项目仅做聚合与索引,软件版权归原作者所有

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「RAG检索」找到 113 个结果 · 30ms命中词:检索ragretrievalsearchretrieval* search*只看有点评
R
ragflow
infiniflow·Go

面向智能体的 RAG 检索引擎,把文档解析、知识编译和上下文管理整合成一套基础设施,帮 Agent 稳定拿到高质量检索结果。

检索增强生成+4
940190—
infiniflow/ragflow · 23.14
L
LightRAG
HKUDS·Python

轻量级检索增强生成引擎,用图结构组织知识并支持增量更新,让 RAG 检索更快更省资源。

检索增强生成+4
406560—
HKUDS/LightRAG · 22.48
R
RAG_Techniques
NirDiamant·Jupyter Notebook

用 Jupyter Notebook 逐个演示 RAG 系统的进阶技巧,从嵌入、检索到重排都有可运行教程,适合动手搭建和优化检索增强生成流程。

检索增强生成+4
303170—
NirDiamant/RAG_Techniques · 22.17
R
RAG-Anything
HKUDS·Python

一站式多模态 RAG 框架,把文本、图像等不同模态的检索与生成统一到同一套流程里,省去自己拼接多个组件的麻烦。

多模态RAG+3
244840—
HKUDS/RAG-Anything · 21.83
G
graphrag
microsoft·Python

基于知识图谱的模块化检索增强生成系统,把文档抽成实体关系图,让大模型在回答复杂问题时能跨文档做全局推理。

知识图谱+4
366280—
microsoft/graphrag · 21.7
F
faiss
facebookresearch·C++

面向稠密向量的高效相似度检索与聚类库,支持十亿级向量近邻搜索,是构建向量数据库和 RAG 检索层的底层引擎。

向量检索+4
414020—
facebookresearch/faiss · 21.05
P
PixelRAG
StarTrail-org·Python

把网页直接当像素图像来检索的 RAG 引擎,跳过 HTML 解析,靠视觉语言模型做原生搜索,适合构建多模态 Agent 的长期记忆。

像素级检索+4
109080—
StarTrail-org/PixelRAG · 20.86
O
orama
oramasearch·TypeScript

一个不到 2KB 的轻量搜索引擎,能在浏览器、服务端或边缘网络里跑全文、向量和混合检索,还自带 RAG 流水线,适合做本地化搜索和轻量检索增强。

搜索引擎+4
106080—
oramasearch/orama · 20.83
A
all-in-rag
datawhalechina·Python

面向大模型应用开发的 RAG 全栈实战教程,覆盖文本向量化、检索、重排与多模态等环节,手把手带你搭建检索增强生成系统。

检索增强生成+4
130440—
datawhalechina/all-in-rag · 20.83
D
deep-searcher
zilliztech·Python

用 Python 写的开源深度研究工具,能对私有数据做推理式检索,替代闭源深度研究方案,支持接入 Milvus 和多种大模型。

深度研究+4
83880—
zilliztech/deep-searcher · 20.56
U
UltraRAG
OpenBMB·Python

低代码 MCP 框架,用可视化方式快速搭建复杂 RAG 流水线,省去大量胶水代码,适合快速验证检索增强生成方案。

RAG+4
57390—
OpenBMB/UltraRAG · 20.51
L
local-deep-research
LearningCircuit·Python

本地优先的深度研究问答系统,接 llama.cpp、Ollama 等本地或云端模型,聚合 arXiv、PubMed 及私有文档等十余个检索源,全程加密。

深度研究+4
95640—
LearningCircuit/local-deep-research · 20.32
C
code-graph-rag
vitali87·Python

面向 monorepo 的代码检索增强生成工具,用知识图谱和 AST 解析多语言代码库,支持自然语言查询、理解与编辑代码。

代码检索+4
53480—
vitali87/code-graph-rag · 20.07
A
AutoRAG
Marker-Inc-Korea·TypeScript

本地个人图书管理员 Agent,能解析电脑里的文档并建立向量索引,让你用自然语言问答检索文件、整理资料和记住重要信息。

RAG+4
56580—
Marker-Inc-Korea/AutoRAG · 20.05
R
ragas
vibrantlabsai·Python

面向 LLM 应用的自动化评测工具,用合成测试集和多种指标量化 RAG 与生成效果,帮你在上线前发现质量问题。

LLM评测+4
162920—
vibrantlabsai/ragas · 19.6
G
gpt-researcher
assafelovic·Python

一个能自主完成深度调研的智能体,可接入任意 LLM 提供商,自动搜索、抓取网页并汇总成研究报告。

深度调研+4
306270—
assafelovic/gpt-researcher · 18.95
R
RediSearch
RediSearch·Rust

给 Redis 加上二级索引、全文检索、向量相似度搜索和聚合能力的查询索引引擎,让 Redis 直接承担搜索与 RAG 检索场景。

向量数据库+4
62450—
RediSearch/RediSearch · 18.9
L
langchain
langchain-ai·Python

用 Python 搭建 LLM 应用和智能体的开发框架,把模型调用、工具、检索和记忆串成可组合的链路,省去自己拼装底层胶水代码。

智能体开发+4
1493450—
langchain-ai/langchain · 14.07
L
llama_index
run-llama·Python

面向 AI 应用的文档处理与 RAG 框架,把私有数据接入大模型,支持构建检索增强、智能体和多智能体应用。

RAG 框架+4
528730—
run-llama/llama_index · 13.99
P
PageIndex
VectifyAI·Python

面向 RAG 的文档索引方案,不依赖向量数据库,用推理方式定位和检索文档内容,适合构建 Agent 式检索流程。

文档索引+4
403590—
VectifyAI/PageIndex · 13.97
G
graphify
Graphify-Labs·Python

把代码库连同文档、SQL schema、配置和 PDF 一起解析成可查询的知识图谱,供 Claude Code、Cursor 等编码 Agent 做代码检索,全程本地 AST 解析、不依赖向量库。

知识图谱+4
1458860—
Graphify-Labs/graphify · 13.9
O
onyx
onyx-dot-app·Python

开箱即用的开源 AI 对话平台,支持接入任意 LLM,内置 RAG 与企业级搜索,适合团队自建带知识库的聊天助手。

AI 对话平台+4
333340—
onyx-dot-app/onyx · 13.79
Q
quivr
The-Vibe-Company·Go

把持续不断的内容流变成可搜索、可监控的知识库,支持持久化摄取、混合检索、告警,以及格式、模型和业务规则插件。

内容摄取+4
396460—
The-Vibe-Company/quivr · 13.74
C
chroma
chroma-core·Rust

开源的向量数据库,专门给 AI 应用做检索基础设施,支持 RAG、语义搜索和智能体记忆存储,底层用 Rust 重写后性能更强。

向量数据库+4
296730—
chroma-core/chroma · 13.67
F
FastGPT
labring·TypeScript

基于大模型的知识库问答平台,开箱即用数据处理、RAG 检索和可视化 AI 工作流编排,无需复杂配置即可搭建复杂问答系统。

知识库问答+4
300240—
labring/FastGPT · 13.66
L
Langchain-Chatchat
chatchat-space·Python

基于 Langchain 和 ChatGLM、Qwen、Llama 等本地大模型搭建的知识库问答应用,支持 RAG 检索增强与 Agent 能力,可离线部署私有文档问答系统。

知识库问答+4
387120—
chatchat-space/Langchain-Chatchat · 13.62
M
mem0
mem0ai·Python

为 AI Agent 提供可持久化的长期记忆层,让智能体和应用能跨会话记住上下文,开箱即用、面向生产环境。

长期记忆+4
688020—
mem0ai/mem0 · 13.58
S
storm
stanford-oval·Python

输入一个主题,就能自动联网检索并生成带引用的长篇调研报告,省去人工查资料和整理成文的时间。

深度研究+4
318540—
stanford-oval/storm · 13.56
M
milvus
milvus-io·Go

高性能云原生向量数据库,专为大规模向量近似最近邻检索设计,适合搭建以图搜图、语义搜索和 RAG 等应用。

向量数据库+4
466400—
milvus-io/milvus · 13.55
K
kotaemon
Cinnamon·Python

开源的 RAG 文档问答工具,上传文档后即可用大模型对话检索,快速搭建私有知识库问答。

RAG+4
259040—
Cinnamon/kotaemon · 13.54
Q
qdrant
qdrant·Rust

高性能大规模向量数据库与向量检索引擎,用 Rust 编写,支持 HNSW、混合检索和图像搜索,适合为 AI 应用和 RAG 提供相似度检索能力。

向量数据库+4
355130—
qdrant/qdrant · 13.52
H
headroom
headroomlabs-ai·Python

在工具输出、日志、文件和 RAG 片段进入 LLM 前先做压缩,编码 Agent 省约 20% token,JSON 省 60-95%,答案不变。提供库、代理和 MCP 服务器三种用法。

上下文压缩+4
793410—
headroomlabs-ai/headroom · 13.51
V
Vane
ItzCrazyKns·TypeScript

基于大模型和 RAG 的 AI 问答搜索引擎,接入 SearXNG 检索后生成带引用的答案,适合自建类似 Perplexica 的智能搜索服务。

问答引擎+4
381610—
ItzCrazyKns/Vane · 13.45
K
khoj
khoj-ai·Python

可自托管的个人 AI 第二大脑,能从网页和本地文档中检索答案,支持自定义智能体、定时自动化和深度研究,兼容多种在线或本地大模型。

个人知识库+4
381070—
khoj-ai/khoj · 13.41
D
dify
langgenius·Python

可视化搭建 Agentic 工作流和 RAG 流水线,支持多种大模型与工具,可云端或私有化部署,帮团队从原型直接走到生产。

Agent 编排+4
1609620—
langgenius/dify · 13.39
P
pgvector
pgvector·C

给 Postgres 加上向量相似度检索能力的开源扩展,支持精确和近似最近邻搜索,让 RAG 和语义检索直接跑在现有数据库里。

向量检索+4
236480—
pgvector/pgvector · 13.37
G
graphiti
getzep·Python

给 AI Agent 用的实时知识图谱构建框架,把对话和文档里的实体关系抽出来存成图,让 Agent 检索时能拿到带结构的长期记忆。

知识图谱+4
327410—
getzep/graphiti · 13.33
M
MaxKB
1Panel-dev·Python

开源企业级智能体平台,可快速搭建基于知识库的问答助手和 Agent,支持接入 DeepSeek、Llama 等大模型与 MCP 工具。

智能体平台+4
231430—
1Panel-dev/MaxKB · 13.33
M
memvid
memvid·Rust

给 AI Agent 用的无服务器单文件记忆层,用嵌入式向量检索替代复杂 RAG 管线,让智能体拥有即时检索和长期记忆能力。

记忆层+4
173940—
memvid/memvid · 13.31
R
ruflo
ruvnet·TypeScript

多智能体编排框架,支持部署多人协作的智能体集群、协调自主工作流,并内置自适应记忆、向量 RAG 与 Claude Code 等编码代理的原生集成。

多智能体+4
814660—
ruvnet/ruflo · 13.3