【GitHub每日速递 20251121】LightRAG：简单快速的检索增强生成工具，多项功能革新RAG领域！

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LightRAG：简单快速的检索增强生成工具，多项功能革新RAG领域！

LightRAG 是一个 实现简单且高效的检索增强生成（RAG） 的 工具库。简单讲，它通过快速检索外部知识来提升大模型生成内容的准确性和相关性。适用人群：自然语言处理研究人员、AI开发者及需要知识增强生成的应用开发者。

项目地址：https://github.com/HKUDS/LightRAG

主要语言：Python

stars: 22.9k

核心功能

• 知识图谱管理：支持创建、编辑和删除实体与关系，能插入自定义知识图谱，保证数据在图数据库和向量数据库间的一致性。
• 多文件类型支持：借助textract，可处理PDF、DOC、PPT和CSV等多种文件类型。
• 多模态处理：通过与RAG-Anything集成，实现对文本、图像、表格和公式等多模态数据的处理。
• 查询功能：提供多种检索模式，如本地、全局、混合等，还可通过QueryParam参数对查询行为进行控制。
• 数据存储与管理：支持多种存储类型，包括KV存储、向量存储、图存储和文档状态存储，并提供数据隔离功能。
• 评估与优化：具备RAGAS-based评估框架和Langfuse可观测性集成，便于监控和优化系统性能。

优势

• 性能高效：2025年10月22日实现了大规模数据集处理瓶颈的消除，能更高效地处理数据。
• 模型兼容性强：支持多种大语言模型（LLM），如OpenAI、Hugging Face、Ollama等，同时也支持多种嵌入模型和重排模型。
• 功能丰富：涵盖知识图谱管理、多模态处理、数据导出、缓存管理等多种功能，满足不同场景需求。
• 易于使用：提供Web UI和API支持，方便用户进行文档索引、知识图谱探索和RAG查询。

安装与使用

安装

• LightRAG Server：可通过PyPI、源码或Docker Compose进行安装。
• LightRAG Core：推荐从源码安装，也可通过PyPI安装。

快速开始

• LLM和技术栈要求：对LLM的参数和上下文长度有一定要求，同时需要配置合适的嵌入模型和重排模型。
• 示例代码：仓库提供了多个示例代码，如lightrag_openai_demo.py，可帮助用户快速上手。

应用场景

• 智能客服：利用知识图谱和多模态处理能力，为用户提供更准确、全面的答案。
• 知识管理：对企业或组织的文档和知识进行有效管理和检索。
• 数据分析：结合评估框架和可观测性工具，对数据进行分析和优化。
• 研究与开发：为研究人员提供一个可扩展的RAG系统，用于实验和评估。

相关项目

• RAG-Anything：多模态RAG系统，与LightRAG无缝集成。
• VideoRAG：用于处理超长上下文视频的RAG系统。
• MiniRAG：简化版的RAG系统，适用于小型模型。