RAGLight
RAGLight 是一個用於檢索增強生成 (RAG) 的模組化框架。它能輕鬆整合不同的 LLM、嵌入模型和向量資料庫，現更包含
RAGLight 是什麼？
RAGLight 是一個用於檢索增強生成 (RAG) 的模組化框架。它能輕鬆整合不同的 LLM、嵌入模型和向量資料庫，現在更包含無縫的 MCP 整合，以連接外部工具與資料來源。
RAGLight 概覽
這是什麼
RAGLight 是一個小型的、型別化的 Python 工具包，用於組合經典與代理型檢索增強生成（RAG）管線。核心套件沒有第三方執行期依賴；應用程式透過公開的結構化協定注入 LLM、嵌入模型、向量儲存以及可選行為。它包含無縫的 MCP 整合，可連接外部工具與資料來源。
主要功能
- 模組化設計，使用結構化協定支援自訂元件（無需繼承或註冊） - 支援經典 RAG 管線與代理型 RAG（含工具使用與 MCP 轉接器） - 無狀態管線，可在使用者之間共享；提供工作階段管理以隔離對話歷史 - 可選的對話查詢重寫功能，使用設定的 LLM - 目錄匯入功能，支援遞迴遍歷、分塊與確定性排序 - 內建整合：Ollama、OpenAI、Mistral、Gemini、Bedrock、Hugging Face、Chroma、Qdrant、Langfuse 與 agentic-mcp - 提供供應商中立的檢索過濾器（And、Or、Eq、In、MatchNone）
使用情境
- 使用本地或雲端 LLM 與向量儲存的經典 RAG - 代理型 RAG，管線可透過 MCP 或自訂函式工具呼叫外部工具（例如天氣 API） - 匯入並索引文件目錄，支援可設定的分塊 - 透過實作結構化協定建立自訂元件（LLM、嵌入、向量儲存、重新排序器） - 多使用者應用，共享無狀態管線並使用隔離的工作階段
快速開始
bash pip install raglight pip install 'raglight[ollama,chroma,documents]' 可用的額外套件包括 openai、ollama、mistral、gemini、bedrock、huggingface、documents、chroma、qdrant、langfuse 與 agentic-mcp。
授權與價格
採用 MIT 授權條款。此專案為開放原始碼且免費使用。
內容整理自該專案公開的 README 與儲存庫資訊。
