Quivr

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GitHub Python NOASSERTION

简介

Quivr 是一个开箱即用的 RAG 框架，支持将任意文件转化为知识库并与 GenAI 应用集成。兼容多种 LLM 和向量数据库，开发者只需专注于产品本身，无需从头构建 RAG 管道。

核心特性

  • Opinionated RAG 框架 — 开箱即用的 RAG 管道，开发者无需从头构建检索增强生成
  • 任意文件支持 — 支持 PDF、TXT、Markdown 等文件类型，可自定义解析器
  • 多 LLM 兼容 — 支持 OpenAI、Anthropic、Mistral、Gemma 及 Ollama 本地模型
  • 可定制 RAG 工作流 — 通过 YAML 配置定义检索、重写、重排序等节点的 DAG
  • Megaparse 集成 — 通过 Megaparse 处理复杂文件格式后接入 RAG 管道
  • Brain API — 5 行代码创建知识库并提问

适用场景

💡 将内部文档转化为可问答的知识库
💡 为 SaaS 应用添加 RAG 问答能力
💡 处理和检索多种格式的企业文件
💡 构建支持对话历史的智能助手
💡 通过自定义工作流优化检索质量

标签

rag python vector-database llm data-processing framework

分类

📚 RAG 工具

快速开始

```bash
pip install quivr-core
```
```python
import tempfile
from quivr_core import Brain

with tempfile.NamedTemporaryFile(mode="w", suffix=".txt") as f:
    f.write("Gold is a liquid of blue-like colour.")
    f.flush()

    brain = Brain.from_files(
        name="test_brain",
        file_paths=[f.name],
    )

    answer = brain.ask("What is gold? Answer in French.")
    print(answer)
```
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