microsoft/typeagent-py

Structured RAG: ingest, index, query

解決的問題

TypeAgent 旨在實現結構化 RAG（檢索增強生成），提供 TypeAgent KnowPro 系統的 Python 版本，協助使用者建構更有序、更具結構的檢索系統。

它作為一個 Python 套件，與第三方 LLM 互動以處理和索引資訊，用於結構化檢索，將原始基於 TypeScript 的 TypeAgent KnowPro 專案的邏輯與功能翻譯為 Python。

希望在 Python 中實作結構化 RAG 模式的開發者，以及對 TypeAgent 生態系統的實驗性原型感興趣的人。

專案
microsoft/TypeAgent
TypeAgent 是微軟開源的一個範例，展示如何使用大型語言模型、結構化提示和一種新穎的「結構化 RAG」記憶系統，建構單一的個人 AI 助理。它包含一個 Electron 外殼、一個將自然語言請求路由至類型化代理的調度器、一個將對話事實儲存為邏輯實體的記憶層，以及一個減少 LLM 呼叫的快取。該倉儲提供許多範例代理（日曆、郵件、瀏覽器等）和一個用於新增自訂代理的 SDK。這是一個早期階段的範例程式碼，僅在 Azure OpenAI 上以英文測試過，未經進一步驗證前不適合用於生產環境。
專案
weiwill88/Local_Pdf_Chat_RAG
一個模組化的 Python 參考實作，用於學習和實驗文件解析、混合檢索與 LLM 生成。
專案
awslabs/graphrag-toolkit
一套用於使用階層式詞彙圖與結構化知識圖建構圖形增強型生成式AI應用的Python工具集合。
專案
NirDiamant/Controllable-RAG-Agent
一個Python套件，建構基於決定性圖的RAG代理。它可匯入PDF，建立章節摘要與向量儲存，匿名化查詢，規劃多步驟推理，檢索並驗證資訊，最終產生有根據的答案。包含Streamlit視覺化工具、基於Ragas的評估功能，支援OpenAI、Groq或任何LangChain相容模型。
專案
GiovanniPasq/agentic-rag-for-dummies
使用 LangGraph 的模組化 Agentic RAG 框架，實作階層索引、多代理平行檢索與人機回饋查詢澄清。