创新性的精准RAG引擎
99%准确率的RAG技术
LibRAG 是一款面向推理型 RAG（Reasoning-Augmented Retrieval）的新一代智能内容召回引擎。
它不依赖向量数据库，也无需构建任何词嵌入模型，而是让大语言模型利用自身的深层语义理解与推理能力，直接从文档中定位问题真正相关的内容。
通过独特的多级语义索引结构，LibRAG 能够精准理解用户意图、跨文档串联信息、处理复杂逻辑链路，让检索不再是“查相似”，而变成“找答案”。
无论是政策制度、技术文档、专业报告还是复杂业务知识，都能在秒级得到高精度、可解释、可审计的回答。
LibRAG设计理念
如何从海量文档中精准高效地找到所需知识，是每个企业与个人面临的挑战。
传统的RAG捡索通过将全部文本“暴力”切片并向量化，在巨大的高维空间中进行语义相似度匹配。这种方法本质上是一种计算上的“捷径”，最后造成语义失真的结果，就如同将书籍打碎成沙，虽能快速匹配，却失去了知识的脉络与语境。
LibRAG的设计灵感源于传统的档案管理学科智慧。我们相信，真正的智能检索不应是关键词的“大海捞针”，而应像一位经验丰富的档案管理员，能够理解知识的体系、关联与上下文，从而为您提供最精准的答案。
LibRAG的优异特性与设计
准确率 > 99%
基于深度语义推理，实现接近人工判断的精准段落召回
召回率 > 95%
智能覆盖几乎所有相关段落，确保召回内容全面不遗漏
秒级响应
响应时间可控，实时输出最优解答
真正理解用户意图
利用语言模型的语义推理能力，精准还原用户问题本质
不依赖词嵌入
不依赖任何嵌入模型，部署轻量且结果稳定
无向量设计
摒弃向量召回误差，直接以逻辑推理锁定最相关内容
行业应用
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