VaultRAG
一个开箱即用的企业级全栈RAG脚手架，集成Ollama本地LLM运行、FastAPI后端、LangChain编排、React前端和Docker Compose部署，支持100%离线私有化部署
时间轴 (近 90 天)
VaultRAG 是一个开源的企业级 RAG 脚手架，旨在让开发者开箱即用地部署完全离线、数据不出内网的全栈 RAG 应用，由开发者 toprakkbozbeyy 创建并开源。
VaultRAG 的技术栈为：LLM 与嵌入模型通过 Ollama 本地运行（使用 Llama 3.1、Qwen 和 nomic-embed-text），后端采用 Python 与 FastAPI，RAG 编排使用 LangChain，前端使用 React 搭配 Tailwind CSS，部署由 Docker Compose 管理。
VaultRAG 的文档摄取流程为：用户在 React 界面上传 PDF，FastAPI 接收文件，LangChain 使用 RecursiveCharacterTextSplitter 切分文本块，随后通过 Ollama 生成嵌入向量并存储在本地向量库中。
VaultRAG 的检索与生成流程中，后端先检索最相关的文本块并拼装成提示词，再通过 Server-Sent Events（SSE）从本地 LLM 流式返回响应。
VaultRAG 定位为脚手架而非成品，适合三类使用者：为客户端构建 AI 工具的自由开发者、参加黑客松需要快速搭建原型的团队，以及希望为自己的隐私文档部署私有 AI 的个人用户。
VaultRAG 的部分组件和文档已在 GitHub 开源，地址为 github.com/toprakkbozbeyy/vaultrag-enterprise-starter-kit。
全部知识事实 (6)
VaultRAG 是一个开源的企业级 RAG 脚手架，旨在让开发者开箱即用地部署完全离线、数据不出内网的全栈 RAG 应用，由开发者 toprakkbozbeyy 创建并开源。
50%待验证VaultRAG 的技术栈为：LLM 与嵌入模型通过 Ollama 本地运行（使用 Llama 3.1、Qwen 和 nomic-embed-text），后端采用 Python 与 FastAPI，RAG 编排使用 LangChain，前端使用 React 搭配 Tailwind CSS，部署由 Docker Compose 管理。
50%待验证VaultRAG 的文档摄取流程为：用户在 React 界面上传 PDF，FastAPI 接收文件，LangChain 使用 RecursiveCharacterTextSplitter 切分文本块，随后通过 Ollama 生成嵌入向量并存储在本地向量库中。
50%待验证VaultRAG 的检索与生成流程中，后端先检索最相关的文本块并拼装成提示词，再通过 Server-Sent Events（SSE）从本地 LLM 流式返回响应。
50%待验证VaultRAG 定位为脚手架而非成品，适合三类使用者：为客户端构建 AI 工具的自由开发者、参加黑客松需要快速搭建原型的团队，以及希望为自己的隐私文档部署私有 AI 的个人用户。
50%待验证VaultRAG 的部分组件和文档已在 GitHub 开源，地址为 github.com/toprakkbozbeyy/vaultrag-enterprise-starter-kit。
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