haiku.rag
活跃·★ 529·MIT·更新于 2026-05-29
★ RAG / 知识库★ 大模型基础设施
一个基于 LanceDB、Pydantic AI 和 Docling 构建的智能代理式检索增强生成 (RAG) 系统。
Haiku RAG 是一个基于 LanceDB、Pydantic AI 和 Docling 构建的智能代理式检索增强生成（RAG）系统。它提供了混合搜索、多代理研究工作流、通过代码执行进行复杂分析任务以及带会话记忆的对话式 RAG 等高级功能。
#RAG (检索增强生成)#代理式人工智能#混合搜索#向量数据库#问答系统#重排序#对话式人工智能#本地优先
01
功能特性
01混合搜索 — 向量 + 全文检索与倒数排序融合
02研究代理 — 通过 pydantic-graph 实现多代理工作流：规划、搜索、评估、合成
03RLM 代理 — 通过沙盒 Python 代码执行处理复杂分析任务
04对话式 RAG — 具有会话记忆的多轮对话的聊天 TUI 和 Web 应用程序
05本地优先 — 嵌入式 LanceDB，无需服务器。同时支持 S3、GCS、Azure 和 LanceDB Cloud
02
兼容性
Python
运行时
已通过文档验证
Ollama, OpenAI, vLLM
嵌入/大模型提供商
已通过文档验证
LanceDB
向量数据库
已通过文档验证
Claude Desktop
AI 助手集成
已通过文档验证
Docker
部署
已通过文档验证
03
快速开始
1
$ pip install haiku.rag
04
使用场景
↳索引各种文档类型（例如 PDF、URL）以进行搜索和检索。
↳进行带来源引用的问答，以验证信息。
↳使用沙盒 Python 代码执行复杂的分析任务（RLM 模式）。
↳进行带记忆的多轮对话，以实现上下文理解。
↳作为 AI 助手的工具（例如 Claude Desktop）集成，用于文档管理、搜索和问答。
05
同类工具
相关搜索
评论
登录后发表评论
- LLogan Nguyen2026年4月25日
Dropped this into flexible pipeline and it just worked. Handles edge cases better than expected.
- AAlex Patel2026年4月3日
Setup was straightforward, seamless config and running in minutes. Would recommend for seamless use cases.
- CCorey Davis2026年3月27日
Dropped this into flexible pipeline and it just worked. Integrates well with existing opinionated setups.
- EEllis Anderson2026年3月13日
The opinionated coverage is surprisingly complete. Good documentation, reduces onboarding time.
- AAspen Clark2026年3月9日
Powered via MCP is exactly the right abstraction. No complaints after 3 months of use.