LightRAG：简单快速的检索增强生成框架

你是否曾经为传统RAG系统复杂的配置、缓慢的检索速度和有限的查询能力而困扰？LightRAG 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于知识图谱的轻量级检索增强生成框架，可以帮助开发者构建更智能、更高效的问答系统。本文将带你全面了解这个在EMNLP2025上发表的潜力新星。

截至收录：
LightRAG stars数：23708
LightRAG forks数：3489

LightRAG项目目录截图

LightRAG核心亮点

🚀 极致性能：采用创新的知识图谱与向量检索混合架构，检索速度比传统RAG方案提升数倍。
🎯 开箱即用：提供完整的Web UI和API支持，无需复杂配置即可快速部署使用。
🔧 高度可扩展：支持多种存储后端（PostgreSQL、Neo4J、Redis等）和LLM模型（OpenAI、Hugging Face、Ollama）。
📊 多模态支持：通过RAG-Anything集成，支持PDF、图像、表格、公式等多种文档格式处理。

LightRAG快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 LightRAG：

1. 安装：

   # 使用uv安装（推荐）
   uv pip install "lightrag-hku[api]"
   或者使用pip
   pip install "lightrag-hku[api]"
   

2. 配置环境：

   cp env.example .env
   # 在.env文件中配置你的LLM和Embedding设置

3. 启动服务：

   lightrag-server

LightRAG应用场景

企业知识库：构建智能的企业内部知识问答系统，员工可以快速查询公司文档、政策流程等信息。
学术研究：研究人员可以使用LightRAG处理大量学术论文，快速获取相关研究信息和参考文献。
客户服务：集成到客服系统中，提供准确、快速的客户问题解答服务。
内容创作：帮助内容创作者从大量资料中快速检索相关信息，提高创作效率。

用户案例：目前，该项目已被多个研究机构和企业采用，用于改善其知识管理和智能问答工作流。

LightRAG链接

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

本文地址：https://www.tgoos.com/24182