PyRAG-Kit 是一个基于 Python 实现的 Dify 核心逻辑工具包。它旨在提供一个轻量级、本地化的解决方案，帮助用户和开发者快速理解和验证 Dify 在知识库处理方面的核心工作流程。
该项目重点复现了以下关键功能：
- 文档处理与向量化: 自动化地将知识库文档进行分段和向量化，构建可供检索的基础。
- 高级检索策略: 实现了包括向量检索、全文检索在内的混合检索（Hybrid Search）技术。
- Rerank 精排: 通过集成 Rerank 模型对检索结果进行二次排序，显著提升最相关信息的召回率，从而提高答案的准确性。
通过 PyRAG-Kit，您可以：
- 在本地环境中运行一个完整的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 应用。
- 深入学习 Dify 的数据处理和检索增强技术细节。
- 轻松集成和切换多种主流及本地大语言模型。
- 获得一个高度可扩展的基础框架，用于构建您自己的 RAG 应用。
本项目非常适合对 RAG 技术、Dify 开源项目感兴趣的开发者，以及希望在本地快速部署和验证知识库问答系统的技术爱好者。