AI 资源库 · 已整理 5 项
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Maaa2005/local-rag-agent · 閉域環境向けのローカル文書検索RAGプロトタイプ。権限プレフィルタ、Excel正規化、Qdrantハイブリッド検索、根拠付き回答を検証。汎用業務AI・回答保証を目的としない（vLLM / FastAPI）
该项目是一个面向闭域环境的本地文档检索 RAG 原型，可将机密文档保留在内部网络中进行处理。项目涵盖本地文档导入、Excel 规范化、基于 access_level 的权限预过滤、Qdrant 混合检索以及附检索依据的回答生成，后端采用 FastAPI，推理采用 vLLM 与量化开源模型。作者在小型数据集上的检索与权限过滤验证效果良好，但明确指出最终回答存在数值判断错误，定位为课程演示可用、生产不可用，不保证回答正确性，也未覆盖大规范语料。
andrelair-platform/retrieva-backend · Retrieva backend — Node/ESM Express + Drizzle/Postgres + LangChain RAG API for DORA TPRM (runs on the ktayl-solution minicloud platform)
Retrieva 的后端服务，基于 Node.js 20 / Express 5 提供 API，用 LangChain 经 LiteLLM 网关实现证据支撑的 RAG 与 DORA 第三方风险（TPRM）评估引擎。数据层使用 PostgreSQL + Drizzle 存储、Qdrant 向量检索，Redis/BullMQ 处理队列与缓存，并接入 Langfuse 追踪；服务以容器镜像方式通过 GitOps（ArgoCD + Kargo）部署在 k3s minicloud 平台。仓库包含本地开发命令、API 端点说明、环境变量清单和 Drizzle 迁移流程。
anassoooo/fathom-search · Multimodal product search over 35K products: hybrid retrieval (dense + BM25 + CLIP), cross-encoder reranking, LLM query understanding, and offline evaluation. FastAPI + Qdrant + Next.js.
Fathom 是一个面向 3.5 万余件 Amazon 商品的多模态检索项目，支持用文字或图片搜索商品。它把稠密向量、BM25 与 CLIP 文本到图像检索在服务端用 RRF 融合，再经 MiniLM 交叉编码器重排，并用 LLM 把“适合扁平足、80 美元以内的舒适跑鞋”这类口语化请求解析成干净查询、硬性预算和类目加权。项目包含数据质量审计、离线检索与查询理解评测报告，技术栈为 FastAPI、Qdrant、Next.js。
NamTV2712/Enterprise-Document-QA- · FilingScope — evidence-grounded SEC filing research with hybrid RAG, durable Agents, FastAPI, Qdrant, React and Groq.
FilingScope 是一个面向 SEC 10-K 财报文件的研究系统，提供 Quick Research 与 Deep Research 两种模式：前者流式输出带引用的答案，后者由单个有界 AI Agent 以持久化进度、证据、结果与取消机制完成研究目标。其混合 RAG 管线组合 BM25、Qdrant 语义向量检索、RRF 融合、交叉编码器重排与循证生成，技术栈包括 Python、FastAPI/SSE、React/TypeScript、SQLite、Docker 与 Groq。README 给出了受控开发基准、性能记录、校验门禁与已知局限，并声明证据可检视但正确性不作保证。
Roseapplemutualopposition5427/rag-llamaindex-qdrant-docker · Build a multi-collection RAG system using LlamaIndex and Qdrant in a Docker environment.
该项目提供一个本地运行的文档搜索引擎，结合 LlamaIndex 进行文档解析与索引、Qdrant 作为向量库、Ollama 生成回答，并以 Docker 打包部署环境。用户可在浏览器界面中上传 PDF 或文本文件，系统处理后即可针对文档内容进行问答，并支持按集合管理不同主题的文档。数据默认保存在本机，不上传互联网。