- 2025.12.30：RAGSDK 开源发布
RAGSDK是昇腾面向大语言模型的知识增强开发套件，为解决大模型知识更新缓慢以及垂直领域知识回答弱的问题，面向大模型知识库提供垂域调优、生成增强、知识管理等特性，帮助用户搭建专属的高性能、准确度高的大模型问答系统。
├─build
├─mx_rag
│ ├─cache
│ ├─chain
│ ├─compress
│ ├─document
│ ├─embedding
│ ├─evaluate
│ ├─graphrag
│ ├─knowledge
│ ├─llm
│ ├─reranker
│ ├─retrievers
│ ├─storage
│ ├─summary
│ ├─tools
│ ├─utils
├─ops
├─output
├─script
├─tests
│ ├─data
│ └─python
RAGSDK版本配套详情参考：版本配套说明
RAGSDK支持在容器内部署和在物理机内部署两种安装方式。
在RAGSDK容器中，构建run包以及执行ut的流程。
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到acendhub，下载ragsdk镜像，运行容器
-
下载代码到本地
git clone https://gitcode.com/Ascend/RAGSDK.git
cd RAGSDK
- 执行构建脚本
cd build
bash build.sh
- 构建完之后，run包在./ouput/目录下，安装run包
cd ../output/
./Ascend-mindxsdk-mxrag_{version}_linux-{arch}.run --install --install-path=<安装路径> --platform=<chip_type>
<chip_type>表示芯片类型，可在安装昇腾AI处理器的服务器执行npu-smi info命令进行查询，将查询到的“Name”最后一位数字删掉，即是--platform的取值。若是Atlas 800I A3 超节点服务器则取值为A3。
- 执行测试用例
cd ../tests/
bash run_py_test.sh
RAGSDK提供快速构建基于昇腾平台问答系统的能力，提供多模态文档解析、知识库管理等能力，降低用户大模型应用开发门槛，支持对接开源生态。
-
快速搭建：提供模块化功能接口，支持按需进行调用。通过预置的端到端工作流模板，支持用户通过极少量代码快速搭建问答服务。
-
多模态解析：支持文档、表格、PDF、图片等多种类型文件的解析，为大模型提供多样性语料。
-
高性能推理：提供昇腾亲和模型优化加速，实现更高的吞吐和更短的响应时间。
具体的操作请参考：用户指南。
RAGSDK组件提供多模态文档解析、知识库管理等能力，降低用户大模型应用开发门槛，支持对接开源生态。具体特性及使用指南参考用户指南对应章节，已发布特性如下：
- ✅文生文场景
- ✅文本检索图片
- ✅多轮对话
- ✅调用 Agentic RAG 样例
- ✅chat with ragsdk
API参考详见，接口参考。
相关FAQ请参考，FAQ。
版本分支的维护阶段如下：
| 状态 | 时间 | 说明 |
|---|---|---|
| 计划 | 1-3个月 | 计划特性 |
| 开发 | 3个月 | 开发新特性并修复问题，定期发布新版本 |
| 维护 | 3-12个月 | 常规分支维护3个月，长期支持分支维护12个月。对重大BUG进行修复，不合入新特性，并视BUG的影响发布补丁版本 |
| 生命周期终止（EOL） | N/A | 分支不再接受任何修改 |
| 版本 | 维护策略 | 当前状态 | 发布日期 | 后续状态 | EOL日期 |
|---|---|---|---|---|---|
| master | 长期支持 | 开发 | 2025-12-30 | - | - |
- 本仓库代码中包含多个开发分支，这些分支可能包含未完成、实验性或未测试的功能。在正式发布前，这些分支不应被应用于任何生产环境或者依赖关键业务的项目中。请务必使用我们的正式发行版本，以确保代码的稳定性和安全性。 使用开发分支所导致的任何问题、损失或数据损坏，本项目及其贡献者概不负责。
- 正式版本请参考release版本
RAGSDK以Mulan PSL v2许可证许可，对应许可证文本可查阅LICENSE。
介绍RAGSDK docs目录下的文档适用CC-BY 4.0许可证，具体请参见LICENSE文件。
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