LightRAG

[EMNLP2025] LightRAG: Einfache und schnelle Retrieval-Augmented Generation

von HKUDS · GitHub

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docling genai gptMITPython

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In einfachen Worten

Richten Sie schnell ein System ein, das Text generiert, indem es Informationen aus verschiedenen Quellen abruft und verarbeitet.

Aus der README

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git clone https://github.com/HKUDS/LightRAG.git
cd LightRAG
# Bootstrap the development environment (recommended)

[2026.07]🎯[New Feature]: Add Smart Heading recognition feature for word documents.
[2026.05]🎯[New Feature]: Merge RagAnything into LightRAG🎉. Multimodal content parsing and extraction via MinerU / Docling services.
[2026.05]🎯[New Feature]: Introducing four selectable text chunking strategies: Fix, Recursive, Vector, and Paragraph.
[2026.05]🎯[New Feature]: Role-specific LLM configuration support, 4 distinct roles: EXTRACT, QUERY, KEYWORDS, and VLM, with independent LLM settings.
[2026.03]🎯[New Feature]: Integrated OpenSearch as a unified storage backend, providing comprehensive support for all four LightRAG storage.
[2026.03]🎯[New Feature]: Introduced a setup wizard. Support for local deployment of embedding, reranking, and storage backends via Docker.

Auszüge aus der Projekt-README zu GitHub. Das Urheberrecht und die Lizenzen verbleiben bei den jeweiligen Autoren.

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[EMNLP2025] LightRAG: Einfache und schnelle Retrieval-Augmented Generation

LightRAG hat 39.3k Sterne auf GitHub. Es wurde 5.5k-mal geforkt. LightRAG ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2024 aktiv entwickelt. LightRAG ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: docling, genai, gpt, graphrag.

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