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#119 · 主分类： 知识库与企业搜索

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bm25 chinese-nlp deepseek document-qa faiss fastapi gradio hybrid-search ollama python rag retrieval-augmented-generation

透明的Python RAG参考实现，包含FAISS + BM25混合检索、重排序、Gradio界面和FastAPI。

项目最后更新：08/16/26

在 GitHub 查看

GitHub Stars

949

Forks数量

179

贡献者数量

3

许可证

MIT

收录理由

这个仓库把检索增强生成的完整链路拆成文档解析、文本分块、向量化、FAISS 检索、BM25 关键词匹配、混合检索、重排序和答案生成等独立模块，每个环节都能单独阅读、测试或替换，很适合想弄明白 RAG 内部机制而不是把它当黑盒用的开发者。项目同时提供 Gradio 界面和 FastAPI 接口，上传 PDF 后可以在本地直接提问，配置上支持 Ollama 和 OpenAI 兼容后端，离线做实验比较方便。作者也明确说明这是教学与实验用途的参考实现，不是生产级服务，并提醒在真实业务使用前需要补充鉴权、持久化、评测等环节，这种坦诚对评估项目边界很有帮助。

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