LightRAG 是一个简单快速的检索增强生成（RAG）框架，能高效整合大语言模型和知识图谱，实现智能文档查询和多模态检索。

LightRAG支持多种存储方案（PostgreSQL、Neo4j、Milvus、OpenSearch等），支持文本、图片、表格、公式等多种数据类型的端到端知识抽取和问答。还提供了丰富的示例代码、Web UI，以及支持OpenAI、Hugging Face、Ollama、Azure OpenAI等多家模型接口。

项目亮点：
- 灵活配置的多存储架构，适合大规模知识管理；
- 深度集成知识图谱构建与编辑，支持实体关系管理、知识图谱可视化；
- 支持强大的Reranker提升检索效果；
- 新增RAG-Anything，打通多模态文档处理与检索能力；
- 丰富文档导入格式、引用功能、缓存管理、Token使用统计；
- 还支持Langfuse可观测性监控以及RAGAS自动评价指标。

无论是科研研究、企业知识库、还是多模态智能问答应用，LightRAG都提供了极具扩展性且高性能的解决方案。

GitHub：github.com/HKUDS/LightRAG

#在线智能检索# #知识图谱# #大语言模型# #RAG# #开源项目#