haiku.rag 项目亮点解析

项目的基础介绍

haiku.rag 是一个基于 SQLite 的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 库。它支持从本地文件系统中检索和生成文本，同时提供了多种嵌入提供者的支持，包括 Ollama、VoyageAI 和 OpenAI，用户也可以添加自己的嵌入提供者。haiku.rag 的目标是提供一个无需运行额外服务器的本地 SQLite 解决方案，同时支持混合搜索，即将向量搜索与全文搜索相结合。

项目代码目录及介绍

项目的主要代码目录如下：

• .github/：包含 GitHub 工作流和配置文件。
• src/：源代码目录，包含项目的核心功能。
  • haiku/：与 Haiku 相关的模块。
  • rag/：Retrieval-Augmented Generation 的主要实现。
• tests/：测试代码目录，用于保证代码质量。
• .gitignore：指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用 MIT 许可。
• README.md：项目的说明文档。
• pyproject.toml：Python 项目配置文件。
• uv.lock：用于记录依赖项的锁文件。

项目亮点功能拆解

• 本地 SQLite 支持：无需运行额外的服务器，即可在本地进行文本检索和生成。
• 多种嵌入提供者支持：用户可以根据需要选择不同的嵌入提供者，如 Ollama、VoyageAI 和 OpenAI。
• 混合搜索：结合向量搜索和全文搜索，通过 Reciprocal Rank Fusion 提高搜索质量。
• 文件监控：作为服务器运行时，可以自动监控文件系统的变化，并更新文档存储。
• 扩展文件格式支持：支持解析包括 PDF、DOCX、HTML、Markdown、音频等在内的 40 多种文件格式。
• MCP 服务器：提供了一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，使得 RAG 功能可以作为工具被 AI 助手使用。
• CLI 命令行工具：提供了命令行界面，方便用户进行文档管理和搜索操作。
• Python 客户端：允许用户从自己的 Python 应用程序中调用 haiku.rag。

项目主要技术亮点拆解

• 嵌入提供者抽象：通过抽象层支持不同的嵌入提供者，使得切换和添加新的嵌入提供者更为方便。
• 混合搜索算法：结合向量搜索和全文搜索，并通过 Reciprocal Rank Fusion 算法提高搜索的准确性和相关性。
• 异步 I/O 操作：项目使用异步 I/O 操作，提高了处理大量数据时的性能。

与同类项目对比的亮点

• 易用性：haiku.rag 提供了简洁的 CLI 命令行工具和 Python 客户端，使得用户可以轻松地集成和使用。
• 灵活性：支持多种嵌入提供者和文件格式，使得项目可以适应不同的使用场景。
• 性能：通过本地 SQLite 数据库和优化的搜索算法，haiku.rag 在性能上具有优势。
• 开源友好：采用 MIT 许可证，鼓励社区贡献和项目分发。