MODULAR-RAG-MCP-SERVER

收录理由

这个项目把RAG服务做成了可运行的实际系统，检索能力通过MCP协议暴露给外部，Copilot或Claude这类AI助手可以直接调用query_knowledge_hub等工具。数据从PDF摄取、分块开始，经过BM25与稠密向量混合检索、RRF融合，再按需重排，整个流程完整落地。配套的Streamlit面板能管理集合、追踪查询链路，方便观察每一步中间状态。对想找一套生产形态参考实现、而不是简单封装demo的团队来说，核心组件从LLM、Embedding模型到重排器、切分器、向量库都定义了抽象接口，改配置就能替换后端，不用动代码。项目还集成了Ragas评估和golden test set，能量化检索质量，避免凭感觉调优。作者把spec驱动的开发过程和Skill自动化配置也写进了文档，工程师照着走一遍，能清楚看到模块化RAG系统是怎么一步步组装起来的。