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Controllable-RAG-Agent

advanced-rag agent genai langchain langgraph llm llms openai python rag

该仓库为复杂问答提供了先进的检索增强生成（RAG）解决方案，使用基于图的复杂算法来处理任务。

项目最后更新：08/29/26

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GitHub Stars

1.6K

Forks数量

268

贡献者数量

7

许可证

Apache-2.0

收录理由

纯靠向量相似度的检索增强生成，处理简单问题尚可，一旦遇到多跳推理或条件分支就容易答非所问。这个仓库把朴素的相似度查找换成一张手工设计的确定性图，让这张图充当智能体的推理层：由它决定该查哪些数据源、什么时候拆分问题、如何串联子查询，最后再组织答案。代码以自包含的Jupyter Notebook形式提供，基于LangChain和LangGraph，你可以直接跑通示例，跟着执行流程一步步看它怎么思考，然后把同样的模式搬进自己的管道里，不必把它当成黑盒。对想在自有数据上实现可控、逐步可解释的RAG的开发者来说，这是一份扎实的参考实现，配套的书还进一步解释了每种技术背后的原理。

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