NyRAG（发音为knee-RAG）是一个简单的工具，用于通过抓取网站或处理文档来构建RAG应用程序，然后部署到Vespa进行混合搜索，并集成聊天UI。点击标题进入github!
一、你有没有想过：让AI只回答你自己的资料？
想象一下，你有一大堆公司内部文件、产品说明书、客户常见问题，或者你写了一整本小说，现在你想让一个AI助手来回答别人关于这些内容的问题——比如“我们产品的保修期是多久？”、“主角在第三章去了哪里？”。
但问题来了：普通的AI（比如ChatGPT）虽然聪明，但它知道的是全世界公开的信息，它不知道你私有的资料！而且，如果你直接让它瞎猜，它可能会“胡说八道”——这在技术上叫“幻觉”（hallucination），就是编造听起来很像那么回事、但其实根本不对的答案。
那怎么办？这时候，一种叫 RAG（Retrieval-Augmented Generation，中文叫“检索增强生成”）的技术就派上用场了！
简单说，RAG 就是先让AI去你的资料库里“翻书找答案”，找到最相关的几段文字，再让AI根据这些真实内容来回答问题。这样，答案就既准确又不会乱编。
听起来是不是很完美？但现实很骨感——自己从头搭建一个RAG系统，超级难！
二、搭建RAG，就像自己造一辆F1赛车
你以为装个RAG就是点个按钮？错！这相当于你要自己造一辆F1赛车，还得会设计引擎、调校悬挂、编写遥测程序、甚至铺赛道！
具体来说，你要做这些事：
1. 收集资料：要么爬网站，要么读PDF、Word文档。
2. 切碎资料：把长文章切成一小段一小段（叫“chunks”），因为AI一次只能看有限字数。
3. 给每段“贴标签”：用“嵌入模型”（embedding model）把文字变成数字向量，这样AI才能比较哪段和问题最接近。
4. 建个“智能图书馆”：把这些向量存进一个叫“向量数据库”的地方，能快速搜索相似内容。
5. 搞混合搜索：不仅要靠语义相似（比如“猫”和“猫咪”），还要用传统关键词匹配（比如BM25算法），双管齐下才准。
6. 优化查询：一个问题可能有多种问法，AI要自动想出几个相关问题一起搜，避免漏掉关键信息。
7. 连接大模型：把搜到的片段喂给LLM（比如GPT、Claude），让它生成最终答案。
8. 做个聊天界面：让人能打字提问，看到回答，还能继续追问。
光是列出来就头大！更别说每一步都要调参数、装依赖、处理报错……没几个月折腾，根本搞不定。而且，很多工具还要你写代码，对非程序员简直是噩梦。
难道就没有一个“傻瓜式”工具，让我点点鼠标就能搞定这一切吗？
有！它叫 NyRAG（读作“knee-RAG”）。
三、NyRAG：不用写一行代码，也能拥有顶级RAG系统！
NyRAG 就像一个“AI厨房”——你只需要把食材（你的资料）放进去，选好菜谱（配置选项），按一下“开始烹饪”，它就会自动给你做出一桌满汉全席！
最牛的是：你完全不用写代码！ 全部通过一个网页界面操作，小学生都能上手（当然，中学生肯定更没问题啦）。
但别被它的简单骗了——它背后用的可是工业级技术，连Spotify、Yahoo这些大公司都在用！
它到底有多强？来看它的“超能力清单”：
✅ 多查询检索（Multi-Query RAG）
你问一个问题，它会自动脑补出好几个相关问题一起搜。比如你问“怎么重置密码？”，它还会同时搜“忘记密码怎么办”、“账户恢复流程”等，确保不漏掉任何有用信息。
✅ 混合搜索（Hybrid Search）
它同时用两种搜索方式：一种是“语义理解”（比如“汽车”和“轿车”算相近），另一种是“关键词匹配”（比如必须包含“密码”这个词）。两者结合，结果又快又准。
✅ 智能分块（Chunk-Level Retrieval）
它不会把整篇PDF扔给AI，而是聪明地切成小段，只返回最相关的那一两段。比如你问“第三章主角去了哪？”，它只给你第三章的相关句子，而不是整本书！
✅ 结果融合（Query Fusion）
多个查询可能返回重复内容，NyRAG会自动去重、排序，把最精华的几段交给AI，避免信息冗余。
✅ 支持所有主流大模型（Flexible LLM Support）
不管是本地跑的Ollama，还是云端的OpenAI、Anthropic、Groq、Together AI……只要支持OpenAI API格式，它都能接！你可以自由切换，不怕被厂商绑架。
✅ 生产级基础设施（Powered by Vespa）
它底层用的是 Vespa——这不是普通的向量数据库，而是一个全能型“大数据引擎”。它同时支持：
- 向量搜索（语义相似）
- 文本搜索（关键词匹配）
- 自定义排序规则
- 实时更新索引
- 横向扩展（数据再多也不怕）
Spotify用它推荐歌曲，Yahoo用它处理搜索，现在你也能用它建自己的AI知识库！
四、怎么安装？两行命令搞定！
想试试？超简单！
第一步：打开终端（Mac/Linux）或命令提示符（Windows），输入：
bash
pip install nyrag
这就装好了！（前提是你已经装了Python，不过现在大多数电脑都自带）
第二步：启动界面：
bash
nyrag ui
然后浏览器打开 http://localhost:8000，一个干净漂亮的网页就出现了！
如果你想用云服务（适合正式上线），就注册一个免费的 Vespa Cloud 账号，然后运行：
bash
nyrag ui --cloud
它会自动帮你部署到云端，自动扩容、高可用，完全不用操心服务器！
五、两种模式：爬网页 or 读文件？
NyRAG 提供两种“原料输入”方式，任你选：
模式一：Web爬虫模式（Web Crawling Mode）
适合你有一堆网页、文档站、博客，想让AI基于这些内容回答问题。
你只需要填一个起始网址，比如 https://example.com/，它就会自动：
- 遵守网站的 robots.txt（尊重网站规则）
- 智能跟踪链接（不会乱跑）
- 处理JavaScript渲染的页面（很多现代网站内容是动态加载的）
- 清洗HTML，提取纯文字
你还能精细控制：
- 爬取速度：激进模式（快但压力大） or 温和模式（慢但友好）
- 域名限制：只爬主站？还是包括子域名？
- URL过滤：排除 /admin/ 或 /test/ 这类路径
- User-Agent：伪装成Chrome、Safari，甚至自定义
- 严格模式：只爬和起始URL结构一致的页面
配置示例（别怕，UI里都是下拉菜单和开关，不用手写）：
yaml
name: mywebsite
mode: web
start_loc: https://example.com/
deploy_mode: local
crawl_params:
respect_robots_txt: true
aggressive_crawl: false
follow_subdomains: true
strict_mode: false
user_agent_type: chrome
rag_params:
embedding_model: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
embedding_dim: 384
chunk_size: 1024
chunk_overlap: 50
模式二：文档处理模式（Document Processing Mode）
适合你有一堆本地文件：PDF、Word、PPT、Excel、甚至图片和音频！
NyRAG 用一个叫 MarkItDown 的工具来解析这些文件，支持：
- PDF（提取文字）
- .docx（Word文档）
- .pptx（PPT）
- .xlsx（Excel表格）
- 图片（用OCR识别文字）
- 音频（自动转文字）
- HTML、Markdown 等
你只需指定文件夹路径，比如 /Users/justin/Documents/，它就会递归扫描所有子文件夹，只处理你指定的格式。
配置示例：
yaml
name: mydocs
mode: docs
start_loc: /path/to/documents/
doc_params:
recursive: true
include_hidden: false
follow_symlinks: false
max_file_size_mb: 100
file_extensions:
- .pdf
- .docx
- .txt
- .md
rag_params:
embedding_model: sentence-transformers/all-mpnet-base-v2
embedding_dim: 768
chunk_size: 512
chunk_overlap: 50
六、选哪个“嵌入模型”？别慌，有推荐！
“嵌入模型”就是把文字变成数字向量的工具。NyRAG 支持 HuggingFace 上所有 Sentence Transformers 模型，但你不用研究，它给你三个经典选择：
- all-MiniLM-L6-v2（384维）：速度快，内存小，适合大多数场景，比如客服问答。
- all-mpnet-base-v2（768维）：精度更高，适合复杂问题，比如法律、医学文档。
- all-MiniLM-L12-v2（384维）：介于两者之间，平衡速度与质量。
你选好后，NyRAG 会自动下载模型、批量生成嵌入、优化GPU使用——你完全不用管！就像微波炉热饭，你只管按“开始”，它自己搞定加热时间和功率。
七、连接你的大模型：本地 or 云端，随你挑！
这是NyRAG最爽的地方：它不绑定任何厂商！
你可以在设置里填任意 OpenAI 兼容的API地址，比如：
- 本地：http://localhost:11434/v1（Ollama）
- 云端：https://api.openai.com/v1（OpenAI）
- 第三方：https://openrouter.ai/api/v1（OpenRouter，聚合多家模型）
甚至可以填 Groq、Anyscale、vLLM、LM Studio……只要接口格式对，它就能用！
这意味着：你可以今天用GPT-4，明天换成Claude，后天换成本地7B模型，完全自由！
八、一键部署，全程可视化！
配置完所有选项，点击 “Deploy & Process”，奇迹就开始了！
你会看到一个实时进度条，显示：
1. 部署Vespa应用：自动创建数据库结构、搜索配置。
2. 爬取或解析文件：显示当前处理到哪个URL或哪个文件。
3. 生成嵌入：显示已处理多少段文字，用了多少时间。
4. 索引到Vespa：实时更新入库进度。
整个过程，你不需要开终端、看日志、查错误。一切都在网页上完成，清晰明了！
如果是本地部署，它会自动启动Docker容器（你甚至不用装Docker Compose！）；如果是云部署，它会调用Vespa Cloud API，自动申请资源、部署应用。
九、开始聊天！见证魔法时刻
处理完成后，直接跳转到聊天界面。
你输入一个问题，比如：“Hugging Face 的 Transformers 库怎么加载本地模型？”
NyRAG 会：
1. 增强查询：让LLM生成几个相关问题，比如“如何从本地路径加载Hugging Face模型？”、“Transformers from_pretrained 本地路径”。
2. 并行搜索：用混合搜索在Vespa里同时执行多个查询。
3. 融合结果：合并所有返回的文本块，去重、排序，选出Top 5最相关片段。
4. 生成答案：把这5段文字+你的原始问题，一起发给LLM，让它生成一个基于事实、不胡说的回答。
而且，它返回的不是整篇文档，而是精确到句子级别的相关内容！你还能看到引用来源，确保可信。
整个过程，通常只要几秒钟！
十、为什么NyRAG这么重要？
因为它打破了技术壁垒！
以前，只有大公司才有资源搭建这种系统。现在，一个学生、一个小团队、一个独立开发者，只要会点鼠标，就能拥有和Spotify同级别的AI搜索能力。
它体现了未来AI的趋势：模块化 + 低代码 + 开放生态。
你不需要成为全栈工程师，不需要精通向量数据库，不需要调参到秃头。你只需要关心你的数据和问题，剩下的，交给NyRAG。
结语：
NyRAG 的出现，就像当年WordPress让普通人也能建网站，Shopify让小店主也能开网店。它正在把“企业级AI应用”的门槛，降到地板价。
现在，打开终端，输入 pip install nyrag，你离拥有自己的AI知识库，只差两行命令。
去试试吧！说不定，你下一个项目，就是用NyRAG做的校园问答机器人、历史资料助手，或者小说角色百科！