这是一个基于 RAG（检索增强生成）技术的知识库问答系统。它能够将企业内部的文档、数据库等私有知识与大语言模型结合起来，让 AI 回答基于真实、可检索的信息源，避免模型幻觉。
系统支持多种文档格式的解析与索引，提供向量检索、混合搜索等能力，可与主流大模型无缝集成。
项目主要使用 Python 开发，代码质量高，结构清晰。
私有化地端「推理式 RAG / 知識庫KM」系統。上傳 PDF → MinerU 解析 → PageIndex 章節樹 + 向量化;查詢端是一個 Agno Agent,會自主做混合檢索、查 PostgreSQL 取頁原文、判斷可否回答不行就反問,並以 ChatGPT 式聊天介面逐字串流回答、保留會話記憶。另附 MinerU 解析測試 Playground 可互動測試各種解析參數。
Python ⭐ 27 stars ⑂ 7 🆕 本周新项目
✨ 核心功能
🔹 多格式文档解析与索引
🔹 向量检索与混合搜索
🔹 与大语言模型无缝集成
🔹 支持知识库动态更新
💡 推荐理由
新兴项目值得关注，潜力巨大
🎯 适用场景：适合需要快速构建 LLM 应用、RAG 系统或 Agent 的开发者
📊 项目信息
📂 查看完整源码
https://github.com/myyang19770915/Hybride_pageindex_RAG
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数据来源：GitHub API · 综合评分推荐