ApeRAG 是一个面向生产环境的 RAG（检索增强生成）平台，将 Graph RAG、向量检索与全文检索相结合，并集成高级 AI 智能体。它可用于构建知识图谱、进行上下文工程，以及部署能够自主搜索和推理知识库的智能 AI 应用。
主要能力
- 高级索引类型：提供向量、全文、图谱、摘要和视觉五种索引类型，实现多维度的文档理解与检索。
- 智能 AI 智能体：内置支持 MCP（模型上下文协议）工具的 AI 智能体，可自动识别相关集合、智能搜索内容，并提供网络搜索能力以完成综合问答。
- 增强的 Graph RAG 与实体归一化：深度修改的 LightRAG 实现，具备高级实体归一化（实体合并），生成更清晰的知识图谱并改善关系理解。
- 多模态处理与视觉支持：完整的文档多模态处理，包括对图像、图表和视觉内容的视觉分析能力，与文本处理并行。
- 混合检索引擎：结合 Graph RAG、向量检索、全文检索、基于摘要的检索和基于视觉的检索，实现全面的文档理解。
- MinerU 集成：由 MinerU 技术驱动的高级文档解析服务，对复杂文档、表格、公式和科学内容提供更优解析，可选 GPU 加速。
- 生产级部署：完整支持 Kubernetes，提供 Helm chart 和 KubeBlocks 集成，简化生产级数据库（PostgreSQL、Redis、Qdrant、Elasticsearch、Neo4j）的部署。
- 企业管理：内置审计日志、LLM 模型管理、图谱可视化、全面的文档管理界面和智能体工作流管理。
- MCP 集成：全面支持模型上下文协议（MCP），可与 AI 助手和工具无缝集成，直接访问知识库并进行智能查询。
- 开发者友好：FastAPI 后端、React 前端、基于 Celery 的异步任务处理、大量测试、完善的开发指南以及智能体开发框架，便于贡献和定制。
使用方式 Docker Compose 启动（最简单方式）：确保机器已安装 Docker 与 Docker Compose，运行相应命令后，可在浏览器访问 Web 界面 http://localhost:3000/web/ 和 API 文档 http://localhost:8000/docs。也可使用 Makefile 快捷方式（需 GNU Make）。
MCP 集成：启动服务后，在 MCP 客户端中配置。认证方式按优先级：HTTP Authorization Header（推荐）Authorization: Bearer your-api-key；环境变量（回退）APERAG_API_KEY=your-api-key。非本地部署时使用实际 API 源（如 https://your-host/mcp/），并将 your-api-key-here 替换为 ApeRAG 设置中的有效 API 密钥。MCP 服务器提供：集合浏览（列出和探索知识集合）、混合搜索（使用向量、全文和图谱方法搜索）、智能查询（对文档提出自然语言问题）。
Kubernetes 部署（推荐用于生产）：需 Kubernetes 集群（v1.20+）、已配置并连接集群的 kubectl、已安装 Helm v3+。先克隆仓库获取部署文件。步骤 1：部署数据库服务，ApeRAG 需要 PostgreSQL、Redis、Qdrant 和 Elasticsearch，可选择使用现有数据库（编辑 deploy/aperag/values.yaml 配置连接信息）或使用 KubeBlocks 自动部署（数据库连接已预配置），等待所有数据库 Pod 处于 Running 状态。步骤 2：部署 ApeRAG 应用。配置选项：默认包含 doc-ray 服务（需 4+ CPU 核心、8GB+ 内存），可通过 values.yaml 中 docray.enabled: false 禁用；更多配置（镜像、资源、Ingress 等）见 values.yaml。部署后通过端口转发访问，生产环境可在 values.yaml 中配置 Ingress 对外访问。
适用场景 适合需要构建自有知识图谱、进行上下文工程、部署可自主搜索和推理知识库的智能 AI 智能体的场景，尤其适用于需要混合检索、多模态文档处理、企业级管理功能以及生产级高可用部署的团队。
限制与说明 系统最低要求：需满足 Docker 与 Docker Compose 安装条件。Kubernetes 部署需满足上述集群、kubectl 和 Helm 版本要求。默认包含的 doc-ray 服务对资源有要求（4+ CPU 核心、8GB+ 内存）。MinerU 高级文档解析为可选，GPU 加速亦为可选。其他未在资料中明确的功能、收费、价格、平台或效果信息暂未提供。
