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RAGFlow 是领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，融合最前沿的 RAG 与 Agent 功能，为 LLM 提供卓越的上下文层

即用型云模板，支持 RAG、AI 流程与企业搜索实时数据。🐳兼容 Docker。⚡持续与 Sharepoint、Google Drive、S3、Kafka、PostgreSQL、实时数据 API 等同步。

[EMNLP2025] LightRAG：简易且快速的检索增强生成模型

Langchain-Chatchat（原 Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM、Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用

📑 PageIndex: Document Index for Vectorless, Reasoning-based RAG

由 LLM 驱动的知识策展系统，研究主题并生成带引用的完整报告

此仓库展示了多种检索增强生成（RAG）系统的高级技术，每项技术都有详细的 Notebook 教程。

开源 AI 编排框架，用于构建具备上下文工程、可投入生产的 LLM 应用。设计模块化管线和代理工作流，明确控制检索、路由、记忆与生成。适用于可扩展代理、RAG、多模态应用、语义搜索与对话系统。

RAG-Anything：全功能 RAG 框架

AI 代理的记忆层。以无服务器、单文件的记忆层取代复杂的 RAG 流程。为代理提供即时检索和长期记忆。

用于构建企业 RAG 流程的统一框架，支持小型、专门模型

💡 全方位 AI 框架，支持语义搜索、LLM 编排与语言模型工作流

[MLsys2026]：在所有事物上使用 LEANN 进行 RAG。享受 97% 的存储空间节省，同时在个人设备上运行快速、准确且 100% 私密的 RAG 应用。

Agent S：一个使用电脑如同人类的开放代理框架

检索与检索增强式大语言模型

Pocket Flow：100 行 LLM 框架，让代理构建代理！

~95% 在 SimpleQA（例如 Qwen3.6-27B 在 3090 上）。支持所有本地与云端 LLM（llama.cpp、Ollama、Google 等）。超过 10 种搜索引擎 - arXiv、PubMed、您的私人文件。全部本地且加密。

🧑‍🚀 全球最佳 LLM 资料总结（多模态生成、Agent、辅助编程、AI审稿、数据处理、模型训练、模型推理、o1 模型、MCP、小语言模型、视觉语言模型）

最先进、可投入生产的 AI 检索系统。具备代理式检索增强生成（RAG）与 RESTful API

开源平台，用于 AI 原生应用开发。

AutoRAG：现在你的代理能在电脑中寻找任何东西，使用频率越高越聪明

为您的 monorepo 提供终极 RAG。使用 AI 与知识图谱查询、理解并编辑多语言代码库。

为加速基础设施与微服务架构优化的生成式 AI 参考工作流程

构建自己的 RAG 应用所需的一切

利用多代理程序设计驱动大型语言模型。

使用 LangGraph 构建的模块化 Agentic RAG — 在几分钟内学习检索增强生成（RAG）智能体。

FlashRAG：Python RAG 研究工具包

[KDD'2026] "VideoRAG：与您的视频对话"

快速、准确、轻量级 Python 函式库，打造最先进嵌入式模型

AI 搜索与 RAG，无需移动数据。即时从公司 100+ 应用的知识库获取答案，并保持数据安全。部署只需数分钟。