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Quivr
为你的应用集成GenAI的定制化RAG 🧠 专注于你的产品而非RAG。轻松集成到现有产品中并支持自定义！支持任意LLM：GPT4、Groq、Llama。任意向量存储：PGVector、Faiss。任意文件。随心所欲。
项目最后更新：07/09/25
GitHub Stars
39.4K
Forks数量
3.7K
贡献者数量
119
许可证
Apache-2.0
收录理由
Quivr 是一个用 Python 写的 RAG 框架，把检索增强生成里那些繁琐的底层工作都替你处理好了，省去从零搭建的功夫。装好 quivr-core，把 Brain 指向一个文件目录，几行代码就能对里面的内容提问。它把最容易造成锁定的两个部分都做成了可替换的：大模型这边支持 OpenAI、Anthropic、Mistral，也能通过 Ollama 接本地模型；向量库则兼容 PGVector、Faiss 等。检索流程本身可以通过 YAML 文件配置，想加个重排序器、调整历史记录处理方式，或者开启联网搜索和工具调用，都不用改动应用代码。对于想要一个能直接跑起来、后续还能按需扩展的 RAG 基线，并且在意以后能自由更换模型和存储的团队来说，这套带主见的设计会省心不少。
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