{"repo":"Zhongye1/KnowledgeRAG-OGAS","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/Zhongye1/KnowledgeRAG-OGAS","clone":"git clone https://github.com/Zhongye1/KnowledgeRAG-OGAS.git","description":"KnowledgeRAG-OGAS​​ 是一个面向智能知识管理的检索增强生成（RAG）系统，集成文档解析、知识库管理、知识图谱生成、向量检索、Ollama模型服务及智能问答核心功能。前端基于 ​​Vue3 + TypeScript​​ 构建交互框架，实现知识组织与问答可视化；后端采用 ​​FastAPI​​ 架构提供高性能服务支持。该系统通过本地知识库与大语言模型协同推理，显著缓解大模型幻觉问题，提升领域知识问答的精确性与可靠性。","language":"Vue","stars":144,"topics":["ai","chatbot","fastapi","python","rag","vue"],"license":null,"category":"ai-agents","readme_excerpt":"RAG-F · 智能知识管理平台 基于检索增强生成（RAG）的私有知识库问答系统 快速启动 · 功能模块 · API 文档 · 移动端 App · 部署方案 --- 📖 项目简介 RAG-F 是一套面向个人与团队的智能知识管理平台，通过将私有文档与本地/云端大语言模型深度结合，实现 检索增强生成（RAG） 问答，显著降低 AI 幻觉、提升领域知识回答的准确性。 核心价值： - 🧠 防幻觉问答 — 答案严格基于你的文档，来源可追溯 - 📚 统一知识管理 — 多格式文档、URL 批量导入、权限分级 - 🤖 Agent 任务模式 — ReAct 框架，自然语言驱动多步骤任务 - ✍️ 文档创作 — 5 种模式 SSE 流式生成（报告/摘要/大纲/博客/论文） - 🔗 办公联动 — Obsidian / 飞书 / 钉钉 / 企微 / Notion / GitHub - 📱 双端支持 — Web + React Native 移动端 App - 🗺️ 系统架构图 — 可视化 4-Tab 架构展示（技术栈/数据流/部署/模块） - 🚀 本地部署 — 数据不离本地，一键 Docker 启动 --- 目录 1. 项目简介 2. 技术架构 3. 快速启动 4. 核心功能模块 - 4.1 用户认证系统 - 4.2 知识库管理 - 4.3 RAG 智能问答 - 4.4 Agent 任务模式 - 4.5 多模型适配 - 4.6 检索策略配置 - 4.7 语音交互 - 4.8 联网搜索 - 4.9 文档创作 - 4.10 RAG 评测 5. 扩展功能模块 - 5.1 个人主页与设置 - 5.2 外观与主题 - 5.3 第三方账号绑定 - 5.4 反馈与建议 - 5.5 历史记录 - 5.6 全局搜索 - 5.7 置顶功能 - 5.8 全局交互动效 - 5.9 系统设置（Win11 风格） - 5.10 系统架构图 6. 集成与联动 - 6.1 Obsidian 笔记同步 - 6.2 飞书机器人 - 6.3 钉钉 / 企微 / Notion / GitHub - 6.4 多数据源接入 7. 系统管理 - 7.1 开放 API - 7.2 审计日志 - 7.3 增量向量化 - 7.4 RBAC 权限管理 - 7.5 OCR 文档解析 - 7.6 系统监控 8. 移动端 App 9. 部署方案 10. 目录结构 11. 环境变量说明 12. 常见问题 FAQ 13. Contributors 14. 后续规划 --- 🏗️ 技术架构 层级 技术选型 ---------- -------------------------------------- 前端框架 Vue 3 + TypeScript + Vite 5 UI 组件库 TDesign Vue Next 状态管理 Pinia（跨路由持久化） 后端框架 FastAPI + uvicorn LLM 框架 LangChain 本地模型 Ollama（推荐 qwen2:0.5b ，低配友好） 关系数据库 MySQL 9.6（Docker 托管） 重排模型 Cross-Encoder（sentence-transformers） 移动端 React Native + Expo SDK 53 + zustand 容器化 Docker + Docker Compose 语音识别 OpenAI Whisper（本地） 监控 Prometheus 中间件 + ECharts --- 🚀 快速启动 环境前置要求 1. 安装","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/Zhongye1","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/Zhongye1/KnowledgeRAG-OGAS/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}