RAGHub 是一個由社群維護的開源專案，專門蒐集並整理 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 生態系中的各種框架、專案與資源。隨著 RAG 在 AI 應用中的重要性持續上升，RAGHub 提供了一個集中目錄，讓開發者與研究人員能快速找到合適的工具，並追蹤最新動態。
核心特色
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集中式目錄：收錄各種 RAG 相關框架、專案與資源，避免開發者四處搜尋。
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社群驅動：任何人都可以透過 Pull Request 貢獻新的框架或專案，保持內容新鮮與即時。
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分類清晰：依照功能分為 RAG Frameworks、RAG Engines、Data Preparation、Evaluation 工具、專案與資源等，方便快速瀏覽。
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持續更新：專案每天都有新內容加入，緊貼 RAG 生態系的發展。
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延伸資源：收錄 Model Leaderboards、相關網站與討論平台（如 r/RAG 社群），幫助開發者跟上最新趨勢。
優點與挑戰
優點
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一站式資源中心，降低蒐集資訊的成本。
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更新速度快，內容由社群共同維護。
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涵蓋從基礎框架到專案應用，廣度完整。
挑戰
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工具品質參差，部分專案仍在早期階段。
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資源量龐大，對新手來說可能需要時間篩選。
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沒有「官方評比」，使用者需自行測試與比較。
如果對於 RAG 想要深入研究，或想知道有什麼好用的工具，這個 GitHub 上的社群專案絕對值得收藏。
