周末了，想逼自己一下，学点东西。大家用什么 RAG 框架？-灵析社区
检索增强生成（ RAG ）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。 目前知道的是这个ragflow
万码用户
同问
比我长的不多
传统RAG框架 1. AnythingLLM：具备完整的RAG和AI代理能力。 2. MaxKB：基于大型语言模型的知识库问答系统。 3. RAGFlow：基于深度文档理解的开源RAG引擎。 4. Dify：大型语言模型应用开发平台，结合AI工作流、RAG流程等。 5. FastGPT：基于LLM的知识库问答系统，提供数据处理、模型调用等能力。 6. Langchain-Chatchat：基于Langchain和ChatGLM等不同大模型的本地知识库问答。 7. LightRAG：检索器-代理-生成器式的RAG框架。 GraphRAG框架 8. LightRAG：简单快速的GraphRAG检索增强生成。 9. GraphRAG-Ollama-UI：使用Ollama的GraphRAG，带有Gradio UI和额外功能。 10. microsoft-GraphRAG：模块化的基于图的检索增强生成系统。 11. nano-GraphRAG：简单、易于修改的GraphRAG实现。 12. KAG：基于OpenSPG引擎的知识增强生成框架。 ～～～～～～～～～ 这是我找到的相关项目和框架