openrag

OpenRAG是一个全面、单一包形式的检索增强生成（RAG）平台，用于智能文档搜索和AI驱动的对话。它基于FastAPI和Next.js构建，并由OpenSearch、Langflow和Docling提供支持。 README中描述的关键能力包括： - 预打包且即开即用：核心工具已相互连接，用户可快速安装并启动。 - 智能体RAG工作流：通过重排序和多智能体协调进行编排。 - 文档摄取：通过Docling解析杂乱的真实世界数据。 - 拖放式工作流构建器：由Langflow提供支持的视觉界面，便于快速迭代。 - 模块化企业附加组件及基于OpenSearch的大规模企业搜索。 典型工作流程：启动OpenRAG，添加文件或文件夹作为知识库，然后通过由LLM和语义搜索支持的聊天界面与该知识库进行对话。 集成选项包括官方Python和TypeScript/JavaScript SDK（openrag-sdk），用于编程式聊天和搜索，以及一个内置的模型上下文协议（MCP）服务器，通过流式HTTP挂载在/mcp路径。诸如Cursor和Claude Desktop等MCP客户端可通过X-API-Key头使用OpenRAG API密钥进行连接；README指出，独立的openrag-mcp PyPI包已弃用，转而使用/mcp端点。MCP服务器暴露了用于RAG增强聊天、语义搜索、文档摄取、知识过滤和设置管理的工具。 文档中记录的安装路径包括快速入门、安装OpenRAG Python包，以及使用Docker或Podman部署自管理服务。开发和贡献指南见CONTRIBUTING.md，故障排除和讨论可通过项目文档和GitHub页面获取。