传统检索增强生成（RAG）框架搭建复杂，需大量代码调整和组件适配。RegisterRAG 旨在通过 JSON 配置文件 快速构建灵活、可扩展的 RAG 流程，解决以下痛点： 开发效率低：无需重复编写模块化代码，通过配置即可定义嵌入模型、存储方案、生成模型等核心组件。 灵活性不足：支持动态替换组件（如切换向量数据库/大语言模型），适配不同场景需求（如本地轻量部署或云端高性能场景）。 学习成本高：提供开箱即用的配置模板和可视化面板，降低开发者上手门槛。 项目基于模块化设计，关键技术选型聚焦高效性与扩展性： 核心框架： 嵌入模块：集成主流模型（如 Sentence-BERT、OpenAI Embeddings），支持 GPU 加速。 存储模块：兼容多种向量数据库（如 FAISS、Milvus），支持本地/分布式存储。 生成模块：对接主流大模型（如 GPT、LLaMA），提供统一的生成接口。 辅助工具链： 配置驱动：通过 JSON 定义流水线，支持参数级细粒度控制（如 chunk 大小、相似度阈值）。 部署适配： 轻量化依赖（仅需 pip install），支持纯 CPU 或 GPU 环境；提供测试套件（pytest）保障稳定性。 快速上手（30%） 3 步开启 RAG 流程： 安装与配置： pip install register_rag # 或源码安装 编写 JSON 配置文件（示例见项目 Wiki），定义嵌入模型、向量库、生成模型等。 初始化流水线： from register_rag import Pipeline pipeline = Pipeline("config.json") # 自动加载模块 调用与扩展： python 复制 # 直接使用预置模块 results = pipeline.search("你的问题") # 或自定义组件（如替换 Hugging Face 模型） pipeline.embedding = CustomEmbedder() 进阶：通过 Dashboard().launch() 启动可视化面板调试流程。