go-rag: 突破 Python 壟斷的 Golang RAG 系統

💡 項目概述

https://github.com/wangle201210/go-rag

 是基於 Golang 實現的企業級知識庫檢索增強生成系統，打破 RAG 領域 Python 一家獨大的局面。集成多知識庫管理、智能文檔解析、QA 優化、查詢重寫、多路召回、重排序、MCP 協議等核心功能，爲 Golang 開發者提供開箱即用的 RAG 解決方案。

🎯 解決的核心痛點

痛點一：語言生態侷限

現有開源 RAG 項目幾乎清一色使用 Python，對 Golang 技術棧的團隊不友好，遷移成本高、維護困難。

痛點二：檢索精度不足

單一檢索路徑、chunk 粒度不合理、缺乏查詢優化，導致召回質量低下。

痛點三：系統集成複雜

缺乏標準化集成口，與現有系統對接困難。

🔥 核心技術

• 多格式支持: 標題結構優化: 動態合併策略智能 QA 生成

• 雙路召回機制查詢重寫引擎智能去重重排 MCP 協議集成

🛠️ 技術棧

📄 系統模塊

• 知識庫管理模塊

  知識庫的創建、編輯、刪除和查詢功能。

  文檔索引模塊

  上傳前需要選擇對應的知識庫，支持多種格式文檔（如 markdown、PDF、html）的解析和索引。該模塊會將文檔分割成適當大小的片段，並通過嵌入模型生成向量表示，存儲到 es 中。目前對 markdown 文檔做了很多優化，建議把文檔都轉換成 markdown 後上傳

  文檔檢索模塊

  用於測試從知識庫中檢索相關文檔片段。系統會對用戶查詢進行向量化，然後進行多路召回和重排序，返回最相關的文檔片段。

  智能問答模塊

  結合用戶問題和檢索到的文檔片段，通過大語言模型生成回答。系統會將檢索結果作爲上下文提供給模型，使回答更加準確，支持流式輸出，支持多輪對話。

  MCP 模塊

  提供了與其他系統集成的能力，支持多種集成方式，如 stdio、SSE 和 HTTP。這使得 Go-RAG 可以作爲一個服務被其他應用調用，例如集成到 DeepChat 中。大模型會根據用戶問題自動選取符合的知識庫進行檢索，無需手動指定。

⚡ 快速開始

源碼啓動可查看 github 項目 [1] 根目錄的 readme 文檔

🚧 發展路線圖

• Chunk 管理優化異步索引處理

⚠️ 最佳實踐

知識庫名稱務必與內容高度相關，MCP 模式下系統會根據名稱和描述自動選擇檢索目標。

• config_demo.yaml

項目地址：https://github.com/wangle201210/go-rag

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/lY3Luc7dIYF1cK5IIZL-xg