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apecloud/ApeRAG

Plataforma RAG lista para producción que combina Graph RAG, búsqueda vectorial y de texto completo, análisis multimodal y agentes de IA; se despliega con Docker Compose o Kubernetes.

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1,322
Forks
147
Issues abiertos
37
Último commit
el mes pasado

¿Qué es?

ApeRAG es una plataforma de generación aumentada por recuperación (RAG) para crear una base de conocimiento a partir de tus propios documentos. Combina cinco tipos de índices (vectorial, de texto completo, de grafo, de resumen y visual) para responder consultas mediante varios métodos de recuperación a la vez. Su capa de grafos es una versión modificada de LightRAG que fusiona entidades para mantener los grafos de conocimiento más limpios.

La plataforma procesa documentos multimodales, incluidas imágenes, gráficos y tablas, y ofrece un servicio de análisis opcional basado en MinerU con compatibilidad con GPU para fórmulas y PDF complejos. Los agentes de IA integrados pueden seleccionar colecciones pertinentes, buscar contenido y realizar búsquedas en la web. Un servidor MCP permite que asistentes de IA, incluidos los compatibles con Model Context Protocol, consulten colecciones directamente.

Para uso local, ApeRAG se inicia con Docker Compose. En producción, un chart de Helm despliega la aplicación en Kubernetes, y KubeBlocks puede aprovisionar PostgreSQL, Redis, Qdrant, Elasticsearch y Neo4j de forma opcional. El backend está desarrollado con FastAPI, el frontend con React y Celery se encarga de las tareas asíncronas.

Funciones clave

  • 01Cinco tipos de índices: vectorial, de texto completo, de grafo, de resumen y visual
  • 02Normalización de entidades para Graph RAG, basada en una versión modificada de LightRAG
  • 03Servidor MCP para que los asistentes de IA consulten colecciones de conocimiento
  • 04Análisis de documentos multimodales con MinerU opcional y aceleración por GPU
  • 05Chart de Helm y scripts de KubeBlocks para desplegar en Kubernetes

Casos de uso

  • Crear un sistema privado de preguntas y respuestas sobre documentos internos
  • Conectar un asistente de IA a la base de conocimiento de un equipo mediante MCP
  • Analizar PDF técnicos con tablas y fórmulas y convertirlos en un grafo consultable
  • Ejecutar un servicio RAG autohospedado en Kubernetes con bases de datos gestionadas

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio

    git clone https://github.com/apecloud/ApeRAG.git
  2. 2

    Entra en el directorio del proyecto

    cd ApeRAG
  3. 3

    Copia la plantilla de entorno a .env

    cp envs/env.template .env
  4. 4

    Inicia los servicios con Docker Compose

    docker-compose up -d --pull always

Antes de usarlo

  • Se requieren Docker y Docker Compose, con al menos 2 núcleos de CPU y 4 GiB de RAM.
  • El despliegue completo en Kubernetes requiere un clúster y, de forma predeterminada, el servicio doc-ray necesita al menos 4 núcleos de CPU y 8 GB de RAM.

Temas

#rag#graph-rag#knowledge-graph#vector-search#mcp#ai-agents#kubernetes#llm#agents#context-engineering

Preguntas frecuentes

¿Qué es ApeRAG?
Plataforma RAG lista para producción que combina Graph RAG, búsqueda vectorial y de texto completo, análisis multimodal y agentes de IA; se despliega con Docker Compose o Kubernetes. ApeRAG es una plataforma de generación aumentada por recuperación (RAG) para crear una base de conocimiento a partir de tus propios documentos. Combina cinco tipos de índices (vectorial, de texto completo, de grafo, de resumen y visual) para responder consultas mediante varios métodos de recuperación a la vez. Su capa de grafos es una versión modificada de LightRAG que fusiona entidades para mantener los grafos de conocimiento más limpios.
¿ApeRAG es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
ApeRAG es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿ApeRAG sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de ApeRAG fue el 12 sept 2026.
¿Para qué puedo usar ApeRAG?
Crear un sistema privado de preguntas y respuestas sobre documentos internos Conectar un asistente de IA a la base de conocimiento de un equipo mediante MCP Analizar PDF técnicos con tablas y fórmulas y convertirlos en un grafo consultable Ejecutar un servicio RAG autohospedado en Kubernetes con bases de datos gestionadas
¿Cómo se instala ApeRAG?
Clona el repositorio: git clone https://github.com/apecloud/ApeRAG.git Entra en el directorio del proyecto: cd ApeRAG Copia la plantilla de entorno a .env: cp envs/env.template .env Inicia los servicios con Docker Compose: docker-compose up -d --pull always
¿Dónde consigo ApeRAG?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/apecloud/ApeRAG

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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