产品简介
rag-from-scratch 这是一个面向开发者的教育项目，通过逐步构建RAG（检索增强生成）来帮助你理解其核心原理，如嵌入、向量搜索和上下文增强生成。解决RAG概念复杂、难以实操的痛点，适合想本地学习AI技术的开发者使用。
核心功能
- 学习RAG核心原理与完整管道
- 构建本地向量数据库并实现高效查询
- 掌握文本嵌入与向量搜索技术
- 实现混合搜索、多查询检索等高级策略
- 提供逐步代码讲解，全程无黑盒操作
- 支持在本地运行LLMs，无需云API
快速开始
- 下载程序：点击页面上的「下载软件」按钮获取。
- 运行程序：解压或安装后运行主程序。
- 开始使用：打开 rag-from-scratch，按界面提示操作。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | rag-from-scratch | 同类方案 |
|---|---|---|
| 学习方式 | 通过从头构建代码，逐步讲解原理，强调实操理解 | 依赖预置框架或云服务，理论讲解为主，原理不透明 |
| 本地化程度 | 完全本地运行，使用本地LLMs和向量数据库，无需外部API | 常依赖云API或在线服务，数据隐私和可控性较低 |
| 代码透明度 | 所有代码开源可查，每一步都详细解释，无隐藏逻辑 | 部分核心功能黑盒化，依赖第三方库，难以深入理解 |
适合谁用
- 想深入理解RAG技术的开发者
- 需要本地部署AI模型的工程师
- 学习AI应用与数据检索的学生
下载与版本
当前最新版本为 main，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/pguso/rag-from-scratch