LightRAG

[EMNLP2025] LightRAG: Generación Aumentada por Recuperación Simple y Rápida

por HKUDS · GitHub

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Configura rápidamente un sistema que genera texto recuperando y procesando información de diferentes fuentes.

Del 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.

Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.

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📄 Acerca de

[EMNLP2025] LightRAG: Generación Aumentada por Recuperación Simple y Rápida

LightRAG tiene 39.3k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 5.5k veces. LightRAG está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2024. LightRAG está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: docling, genai, gpt, graphrag.

❓ Frequently asked questions