{"repo":"syy12335/ragarium","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/syy12335/ragarium","clone":"git clone https://github.com/syy12335/ragarium.git","description":"Visual RAG workflow studio that auto-generates eval sets, runs RAGAS evals, and deploys workflows as local HTTP APIs.","language":"Python","stars":21,"topics":["chroma","evaluation","llm","rag","ragas","fastapi","knowledge-base","local-first","query-generation","react"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"Ragarium Ragarium 是一个中文优先、本地优先的 RAG 工作台，用来把资料导入、知识库构建、Workflow 编排、评测和本地 API 调用放在同一个产品里。 主要能力： - 用可视化画布编排 RAG Workflow。 - 基于知识库自动生成 query-only 评测集。 - 直接运行 RAGAS 评测并查看每条样本的回答、上下文和指标。 - 将准备好的 Workflow 暴露成本地 HTTP Runtime API，供外部程序通过 invoke 或 batch 调用。 默认语言是中文；默认模型服务商是千问。 基本流程： 核心功能 - 导入自己的资料包：支持 .txt 、 .md 、 .html 、 .pdf 、 .docx 和单页 URL。 - 管理本地知识库 DB：资料会解析、切分成 chunks，并写入本地 Chroma 向量库。 - 搭建 Workflow：用画布保存自己的 Graph，也可以从空白、离线建库、RAG、评测模板开始。 - 生成 query-only 评测集：输入 3-5 个示例 Query，模型会结合知识库内容生成更多 Query。 - 做无参考答案评测：默认使用不依赖标准答案的 RAGAS 指标。 - 对外提供 Runtime API：其他语言可以通过 HTTP/JSON 调用某个 RAG Graph 的输入输出。 快速开始 1. 安装依赖 建议使用 Python 3.10+。 如果只想沿用兼容入口，也可以执行： 安装前端依赖： 2. 配置千问 API Key 首次启动或首次读取配置时，系统会自动从模板生成本地配置： - config/application.yaml - config/model roles.yaml 这两个运行时 YAML 会被 Git 忽略；仓库只跟踪 .example 模板。需要重置配置时，删除本地 YAML 后重启服务即可重新生成。 默认配置只需要一个千问 Key： Windows 当前会话： 默认模型角色： - Embedding： text-embedding-v4 - Answer： qwen3.7-plus - Judge： qwen3.7-plus 如需修改模型或 Provider，可以在产品里的「配置」页调整，也可以直接编辑： - config/application.yaml - config/model roles.yaml 3. 启动后端 健康检查： 也可以继续直接使用 Uvicorn： 4. 启动前端 另开一个终端： 打开： 推荐工作顺序 1. 配置模型 进入「配置」页，确认默认 Provider 和三个模型角色： - Embedding：用于把 chunks 写入向量库。 - Answer：用于 RAG 回答。 - Judge：用于 RAGAS 评测。 第一版默认只保留千问，普通使用无需新增 Provider。 2. 准备数据 进入「数据」页： 1. 选择「知识库」。 2. 创建一个知识库。 3. 导入资料：选择本地文件，或粘贴一个 URL。 4. 导入完成后构建索引。 说明： - .doc 暂不支持，请先转成 .docx 。 - URL 会用独立浏览器打开原页面并提取可见正文；登录页、验证码页或强反爬页面可能失败。 - Chunk size / overlap 放在「高级设置」里，默认值通常可以直接使用。 3. 搭建 Workflow 进入「Workflow」页后，先选择： - 加载已有 Graph - 新建 Graph 新建 Graph 可以选择： ","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/syy12335","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/syy12335/ragarium/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."}