#180 · 主分类： 知识库与企业搜索
NexusRAG
混合RAG系统，结合向量搜索、知识图谱（LightRAG）和交叉编码器重排序——配备Docling文档解析、视觉智能（图像/表格字幕）、代理式流式聊天和行内引用。由Gemini或本地Ollama模型驱动。
项目最后更新：04/20/26
GitHub Stars
505
Forks数量
110
贡献者数量
3
许可证
MIT
收录理由
面对那些结构杂乱、信息密集、满是表格的文档，只用向量相似度检索往往不够。NexusRAG把三条路并行打通：向量检索、借助LightRAG的知识图谱实体查询、交叉编码器重排序，最后把结果融合成一个答案。它对待文档解析也比大多数简单演示更认真，Docling能保留标题、版式和分页，视觉模型会给图片和表格生成说明文字，让它们成为可检索的内容而不是被丢掉。流式聊天回答自带行内引用，每句话都能追回原文出处。而且它能跑在本地Ollama模型或完全离线的sentence-transformers上，想为文档密集的知识库做评估不必依赖云端API，这在实际选型时省掉不少麻烦。
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