GitHub Stars
5.4K
Forks数量
1.2K
贡献者数量
30
许可证
Other
收录理由
这套方案把检索增强生成从概念落到了可运行的代码上，用真实组件拼出完整应用，而不是零散的教程片段。通过 Docker Compose 将 LangChain、Neo4j 和 Ollama 串在一起，你可以在本机直接启动一个能工作的系统，顺着代码看清各模块如何衔接。项目自带几个小型演示：一个支持代理能对比有无 RAG 的回答差异，一个加载器把 Stack Overflow 数据灌进知识图谱并生成向量，一个 PDF 阅读器负责切分和嵌入本地文档，还有带 Svelte 前端的流式 API。环境变量让你在本地 Ollama 模型和云端大模型之间自由切换，适合在投入生产前快速验证知识图谱问答的可行性。
相关文章
暂无针对该项目的文章。
如需补充新闻资讯、使用教程、应用测评等内容，欢迎 联系我们推荐选题或投稿。
同类热门项目
ragflow
RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，将前沿 RAG 与 Agent 能力融合，为大型语言模型（LLM）打造卓越的上下文层。
Understand-Anything
教学型图表优于炫技型图表。将任意代码转化为可探索、搜索和提问的交互式知识图谱。支持Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI等。
crawl4ai
🚀🤖 Crawl4AI：开源的、对LLM友好的网页爬虫与抓取工具。别害羞，加入这里：https://discord.gg/jP8KfhDhyN
docling
为生成式AI准备文档
anything-llm
停止租用你的智能。用AnythingLLM拥有它。你需要的一切，实现强大的本地优先智能体体验。