aigc-apps/PAI-RAG

解决的问题

PAI-RAG 是一个面向企业级复杂知识处理和智能问答的开源代理型 RAG 框架。它超越了传统 RAG，通过整合知识库管理、多模态理解以及代理推理循环，能够处理简单检索无法解决的复杂任务。

工作原理

该系统采用 ReAct（推理与行动）代理引擎，遵循“思考-行动-观察”循环，使其能够规划任务并并行调用工具。它结合了多种检索策略——包括向量检索、全文检索以及混合检索与重排序——从支持 20 多种文档格式的知识库中获取信息。同时，它集成了 Model Context Protocol (MCP)，扩展其工具集，并通过提取描述和索引，支持多模态输入（图像和视频）。

适用人群

专为需要构建复杂 AI 代理的开发者和企业设计，这些代理能够进行数据分析、多模态文档理解以及实时网络搜索，而无需具备深厚的机器学习专业知识。

核心亮点

• 多模态能力：可从文档中提取并索引图像，并支持视频解析以生成描述。
• 代理推理：原生支持 Chain-of-Thought 模型（如 DeepSeek-R1），并具备多步骤查询的任务规划能力。
• 企业级就绪：支持多租户、细粒度 RBAC（基于角色的访问控制）至 chunk 级别，以及 OpenTelemetry 可观测性支持。
• 可扩展工具链：内置 Python 代码沙箱、Text-to-SQL 用于数据库查询，以及深度 MCP 集成以访问外部工具。
• 广泛兼容性：支持七种不同向量数据库后端，以及所有 OpenAI 兼容的 LLM。