RAG

Frameworks RAG open source

La génération augmentée par la recherche (RAG) permet à un modèle de langage de répondre à partir de vos propres documents. Le texte est découpé en fragments, transformé en vecteurs et stocké dans un index ; à chaque question, les fragments les plus pertinents sont ajoutés au prompt. Les projets présentés couvrent toute la chaîne ou une partie : analyse de documents, recherche vectorielle ou application de questions-réponses complète.

Comment choisir

Avec le RAG, la qualité des réponses dépend surtout de la recherche, pas du modèle. Comparez la façon dont chaque projet gère les documents difficiles comme les PDF, les tableaux et les scans, sa prise en charge de la recherche hybride (mots-clés et vecteurs) et du reclassement, et sa capacité à montrer de quelles sources provient une réponse.

Projets les plus étoilés

169–177 sur 177

superlinear-ai

raglite

★ 1 200

🥤 RAGLite is a Python toolkit for Retrieval-Augmented Generation (RAG) with DuckDB or PostgreSQL

Python

rudrankriyam

Foundation-Models-Framework-Lab

★ 1 180

A practical lab for building, testing, and evaluating apps with Apple's Foundation Models framework.

Swift

axoviq-ai

synthadoc

★ 1 176

Synthadoc : un moteur de compilation de connaissances LLM open source qui transforme les documents bruts en wikis structurés et locaux. Une alternative transparente et lisible par l'homme au RAG traditionnel, qui peut être autogérée et auto-améliorée sans utiliser d'outils.

Python

zjunlp

LightMem

★ 1 148

[ICLR 2026] LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation

Python

codelibs

fess

★ 1 134

Open-source, self-hosted enterprise & site search server built on OpenSearch. Crawls web / file / DB / cloud sources, 20+ languages, REST API, and AI/RAG & semantic search. Apache-2.0.

Java

NovaSearch-Team

RAG-Retrieval

★ 1 129

Unify Efficient Fine-tuning of RAG Retrieval, including Embedding, ColBERT, ReRanker.

Python

EmbeddedLLM

JamAIBase

★ 1 103

The collaborative spreadsheet for AI. Chain cells into powerful pipelines, experiment with prompts and models, and evaluate LLM responses in real-time. Work together seamlessly to build and iterate on AI applications.

Python

CodeAbra

iai-personal-memory-engine

★ 883

Un cyber-cerveau pour votre IA. Il n’oublie jamais un détail, se souvient exactement de ce que vous avez dit et apprend votre façon de travailler au fil du temps. Gratuit, local, fonctionne avec Cursor, Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes et plus encore. MIT.

Python

Ikalus1988

MisakaNet

★ 491

Ikalus1988/MisakaNet offre une implémentation open source exploitable en conditions réelles avec une structure réutilisable.

Python