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使用 LangGraph 构建的模块化 Agentic RAG — 几分钟内学会检索增强生成代理。

项目最后更新：07/25/26

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GitHub Stars

4.0K

Forks数量

517

贡献者数量

3

许可证

MIT

收录理由

多数RAG教程止步于“检索一段文字然后塞进提示词”，这个仓库则往前走了一步：它用LangGraph搭建的检索系统会在搜索过程中真正“动脑子”。智能体自带对话记忆，能改写模糊提问，必要时主动追问澄清，遇到多部分问题会并行发起多次检索，首轮结果不理想还会自动重试。从LLM提供商到嵌入模型再到索引策略，每一层都能独立替换，与其说是个固定演示，不如说是一套可以拿去做原型的骨架。默认接本地Ollama模型，也给了OpenAI、Anthropic、Google的示例，先在自有硬件上跑通，不用急着花API的钱。新手跟着逐步讲解的notebook就能上手，有基础的团队则可以直接把模块化结构搬进自己的原型里。

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