lhh737/KnowledgeBase-RAG-LLM-System

EasyRAG是一个基于向量数据库的轻量级知识库检索系统，专为本地部署设计，对硬件要求极低。系统融合了现代数据治理理念，提供了友好的Web界面，支持多种文件格式的导入、分块和检索功能。该系统使用了检索增强生成（RAG）技术，可以有效地管理和检索大规模文档，同时确保数据的质量、安全性和可追溯性。

RAG Web UI is an intelligent dialogue system based on RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology.

一个本地优先的AI知识库系统（RAG），用于把本地文档接入辅导搜索与大模型对话流程。目前支持md、txt、pdf（文本）、xlsx、cvs类型。支持mcp服务

一个按路线图逐步实现的 RAG 学习项目：从 Naive RAG → Advanced RAG → Agentic RAG → GraphRAG & Fine-tuning → RAGOps，在本地用 LangChain + 向量库把“文档问答”跑通，并逐步加入语义分块、混合检索、重排序、路由、自反思与工具调用等能力。 从最简单的 Demo 进化到企业级、甚至科研级的 RAG 系统。

Youtu-RAG: Next-Generation Agentic Intelligent Retrieval-Augmented Generation System

A new SOTA for RAG — an original retrieval architecture and an open-source knowledge base for humans and agents.

Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM, Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM, Qwen and Llama) RAG and Agent app with langchain

Retrieval Augmented Generation (RAG) framework and context engine powered by Pinecone

RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs