minRAG

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RAG 从未如此简单

minRAG是从零开始的RAG系统,追求极致的简单和强大,不超过1万行代码,无需安装,双击启动.支持OpenAI、Gitee AI、百度千帆、腾讯云LKE、阿里云百炼、字节火山引擎等AI平台.

RAG入门教程: 支持的AI平台

因为 reranker 没有统一标准,组件参数中base_url要填写完整的路径

OpenAI

minRAG实现了OpenAI的标准规范,所有兼容OpenAI的平台都可以使用.

Gitee AI(默认)

AI平台默认是 Gitee AI,Gitee AI每天100次免费调用

• 注册或设置页面的AI平台base_url 填写 https://ai.gitee.com/v1
• 注册或设置页面的AI平台api_key 填写 免费或者付费的token
• OpenAITextEmbedder 默认使用 Qwen3-Embedding-8B 模型
• DocumentChunkReranker默认使用 Qwen3-Reranker-8B 模型
• OpenAIChatGenerator 建议使用 DeepSeek-V4-Pro 模型

腾讯云LKE知识引擎

• 注册或设置页面的AI平台base_url 填写 SecretId ,或在组件参数配置{"SecretId":"xxx"}
• 注册或设置页面的AI平台api_key 填写 SecretKey ,或在组件参数配置{"SecretKey":"xxx"}
• LKETextEmbedder和LKEDocumentEmbedder 默认使用 lke-text-embedding-v2 模型
• LKEDocumentChunkReranker 默认使用 lke-reranker-base 模型
• OpenAIChatGenerator
• 记得修改流水线中的组件

百度千帆

• 注册或设置页面的AI平台base_url 填写 阿里云百炼
  • 注册或设置页面的AI平台base_url 填写
  • OpenAIChatGenerator 建议使用 DeepSeek-V4-Pro 模型
  • 记得修改流水线中的组件

  字节火山引擎

  • 注册或设置页面的AI平台base_url 填写 markitdown集成(默认)

    使用 https://gitee.com/minrag/markitdown 解析文档,使用python build.py编译的dist/markitdown放到 minragdatadir目录下,MarkdownConverter组件配置示例:

    {
    "model":"Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct",
    "prompt":"提取图片内容,不要有引导语,介绍语,换行等",
    "markitdown":"minragdatadir/markitdown/markitdown",
    "markdownDir":"minragdatadir/upload/markitdown/markdown",
    "imageFileDir":"minragdatadir/upload/markitdown/image",
    "imageURLPrefix":"/upload/markitdown/image"
    }

    字段说明:

    • model:图片解析的模型
    • prompt:理解文档中图片的提示词
    • markitdown:markitdown的命令
    • markdownDir:生成的markdown文件目录
    • imageFileDir:图片存放的目录
    • imageURLPrefix:图片的URL前缀

    tika集成

    默认minRAG只支持markdown和text等文本格式,可以使用TikaConverter组件调用tika服务解析文档内容,TikaConverter组件配置示例:

    {
    "tikaURL":"http://localhost:9998/tika",
    "defaultHeaders":{
    "Content-Type":"application/octet-stream"
    }
    }

    启动 tika 的命令如下:

    ## tika 3.x 依赖 jdk11+
    java -jar tika-server-standard-3.1.0.jar --host=0.0.0.0 --port=9998
    
    ## 不输出日志
    #nohup java -jar tika-server-standard-3.1.0.jar --host=0.0.0.0 --port=9998 >/dev/null 2>&1 &

    或者下载{ "id":"indexPipeline", "downStream":[ { "id":"TikaConverter", "downStream":[{"id":"DocumentSplitter"}] }, { "id":"DocumentSplitter", "downStream":[{"id":"OpenAIDocumentEmbedder"}] }, { "id":"OpenAIDocumentEmbedder", "downStream":[{"id":"SQLiteVecDocumentStore"}] }, { "id":"SQLiteVecDocumentStore" } ] }

{
"id":"indexPipeline",
"downStream":[
{
"id":"MarkdownConverter",
"downStream":[{"id":"MarkdownIndex"}]
},
{
"id":"MarkdownIndex",
"downStream":[{"id":"SQLiteVecDocumentStore"}]
},
{
"id":"SQLiteVecDocumentStore"
}
]
}

{
"id":"default",
"downStream":[
{
"id":"MarkdownRetriever",
"downStream":[{"id":"FtsKeywordRetriever"}]
},
{
"id":"FtsKeywordRetriever",
"downStream":[{"id":"PromptBuilder"}]
},
{
"id":"PromptBuilder",
"downStream":[{"id":"OpenAIChatMemory"}]
},
{
"id":"OpenAIChatMemory",
"downStream":[{"id":"OpenAIChatGenerator"}]
},
{
"id":"OpenAIChatGenerator",
"downStream":[{"id":"ChatMessageLogStore"}]
},
{
"id":"ChatMessageLogStore"
}
]
}

rmdir /q /s build
mkdir build && cd build
cmake .. -G "Unix Makefiles" -DBUILD_TEST_EXAMPLE=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-static-libgcc -static-libstdc++" -DCMAKE_EXE_LINKER_FLAGS="-Wl,-Bstatic -lstdc++ -lpthread -Wl,-Bdynamic"
make && make install