RagRabbit：为您的网站添加AI搜索和LLM.txt功能-优快云博客

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RagRabbit：为您的网站添加AI搜索和LLM.txt功能

ragrabbit Open Source, Self-Hosted, AI Search and LLM.txt for your website 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragrabbit

RagRabbit 是一个功能强大的开源项目，旨在为网站提供自托管的AI搜索和LLM.txt功能。它使用 LlamaIndex 和 pgVector 技术，能够快速、准确地索引网站内容，并提供嵌入式的AI聊天代理和即时搜索功能。此外，RagRabbit 还支持一键部署到 Vercel，让您轻松快捷地体验AI搜索的魅力。

项目介绍

RagRabbit 的核心功能是为网站提供AI搜索和LLM.txt生成功能。它使用 LlamaIndex 和 pgVector 技术来索引网站内容，并提供嵌入式的AI聊天代理和即时搜索功能。此外，RagRabbit 还支持一键部署到 Vercel，让您轻松快捷地体验AI搜索的魅力。

RagRabbit 的主要特点是：

自托管：您可以在自己的服务器上运行 RagRabbit，无需担心数据安全和隐私问题。
AI搜索：RagRabbit 使用 LlamaIndex 和 pgVector 技术来索引网站内容，提供快速、准确的搜索结果。
LLM.txt生成：RagRabbit 可以生成完全自定义的 LLM.txt 文件，并提供目录重排功能。
MCP服务器：RagRabbit 的 MCP 服务器允许任何支持的 AI 客户端从您的文档中检索页面，使用语义搜索。
灵活：RagRabbit 支持多种身份验证方式，包括用户名/密码登录和邮箱登录。
开源：RagRabbit 是一个开源项目，您可以自由地使用和修改它。
易部署：RagRabbit 支持 Vercel 一键部署，让您轻松快捷地体验AI搜索的魅力。

项目技术分析

RagRabbit 使用了多种技术来实现其核心功能，包括：

Next.js：RagRabbit 使用 Next.js 框架来构建前端应用程序，提供快速的页面渲染和服务器端渲染能力。
Turborepo：RagRabbit 使用 Turborepo 来管理代码库，提供模块化设计和快速构建能力。
LlamaIndex：RagRabbit 使用 LlamaIndex 来索引网站内容，提供快速、准确的搜索结果。
pgVector：RagRabbit 使用 pgVector 来存储和查询索引数据，提供高效的搜索性能。
PostgreSQL：RagRabbit 使用 PostgreSQL 数据库来存储配置信息和搜索历史记录。
OpenAI API：RagRabbit 使用 OpenAI API 来提供嵌入式的AI聊天代理功能。

项目及技术应用场景

RagRabbit 可以应用于多种场景，例如：

网站搜索：您可以使用 RagRabbit 来为您的网站添加AI搜索功能，提供快速、准确的搜索结果。
LLM.txt生成：您可以使用 RagRabbit 来生成 LLM.txt 文件，以便您的网站被LLM（Large Language Model）更好地理解和索引。
MCP服务器：您可以使用 RagRabbit 的 MCP 服务器来为您的文档提供语义搜索功能，方便您的用户查找信息。
自定义聊天代理：您可以使用 RagRabbit 来创建自定义聊天代理，提供个性化的聊天体验。