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mahdidjemaci/production-rag · 🔍 Enhance retrieval accuracy with a production-ready RAG system that integrates semantic and lexical search for optimal results.
production-rag 是一个生产级检索增强生成（RAG）系统，将语义搜索与词法搜索结合以提升检索准确度。它提供多策略检索（可在不同搜索方法间切换）以及内置评估框架，用于评估不同策略的输出质量，面向真实应用场景。README 中说明系统要求为 Windows、macOS 或 Linux，最低 4 GB 内存（推荐 8 GB），至少 500 MB 存储空间。
Tencent/WeKnora · Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.
WeKnora 是腾讯开源、基于 LLM 的知识框架，面向企业级文档理解、语义检索与自主推理。以三大能力为核心：RAG 快速问答、可自主编排检索与 MCP 工具及沙箱执行的 ReAct Agent，以及将原始文档提炼为自维护互链 Markdown 知识库并带交互式知识图谱的 Wiki 模式。支持多源知识接入与同步（飞书 Wiki / 飞书 Drive / GitLab / 腾讯 IMA / Notion / 语雀 / 钉钉文档 / RSS 等）与 10 余种文档格式解析，可对接 20 余种 LLM 提供商（含 LiteLLM），提供多工作区 RBAC、可切换的向量库与存储后端、Langfuse 可观测性，以及完全可自托管的模块化架构。
nashsu/llm_wiki
LLM Wiki 是一款跨平台桌面应用，能自动将文档整理成相互关联的知识库，其 LLM 会增量构建并维护持久化的 wiki，而非每次从零检索的传统 RAG 方式。该项目使用 TypeScript 编写，今日获得 647 颗星。