检索
回购说明: 存储库名称是legacy;产品名称和域名是 检索.
Retrievo是一个生产级检索和知识平台,适用于大量文档的工作流程——学术、商业和运营。它将可扩展的RAG后端与现代web应用程序相结合,支持多租户知识库,旨在在不改变核心架构的情况下从数千个文档增长到数百万个文档。
想为您自己的域部署此功能吗? 看 复制指南 获取分步说明。
特性
- 多租户知识库 具有作业范围的搜索、聊天和索引功能
- 语义搜索 使用OpenAI嵌入(可配置模型)
- 混合检索 (BM25+密集)和可选的重新分级
- ChromaDB 用于快速、可扩展检索的矢量存储
- 快速API REST API(端口8001),带有auth+管理员友好端点
- Web 应用 用于上传、搜索、聊天和知识库管理
- MCP集成 可用于Claude/agent工具(可选)
MCP服务器设置(可选)
克劳德桌面
配置: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"literature-rag": {
"command": "/Users/fadzie/Desktop/lit_rag/literature_review_rag_api/venv/bin/python",
"args": ["-m", "literature_rag.mcp_server"],
"cwd": "/Users/fadzie/Desktop/lit_rag/literature_review_rag_api",
"env": {
"PYTHONPATH": "/Users/fadzie/Desktop/lit_rag/literature_review_rag_api",
"INDICES_PATH": "/Users/fadzie/Desktop/lit_rag/literature_review_rag_api/indices",
"CONFIG_PATH": "/Users/fadzie/Desktop/lit_rag/literature_review_rag_api/config/literature_config.yaml"
}
}
}
}克劳德代码
配置: ~/.claude.json (添加到 mcpServers 对象)
"literature-rag": {
"type": "stdio",
"command": "/Users/fadzie/Desktop/lit_rag/literature_review_rag_api/venv/bin/python",
"args": ["-m", "literature_rag.mcp_server"],
"env": {
"PYTHONPATH": "/Users/fadzie/Desktop/lit_rag/literature_review_rag_api",
"INDICES_PATH": "/Users/fadzie/Desktop/lit_rag/literature_review_rag_api/indices",
"CONFIG_PATH": "/Users/fadzie/Desktop/lit_rag/literature_review_rag_api/config/literature_config.yaml"
}
}关键配置说明
- 需要绝对路径 -沙盒环境中的相对路径失败
- PYTHON路径 -模块发现所需
- INDICES_PATH和CONFIG_PATH -覆盖默认值以确保正确的文件访问
- 需要重新启动 -更改配置后,重新启动Claude Desktop/Code
可用的MCP工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
semantic_search | 使用阶段/主题/年份过滤器搜索论文 |
get_context_for_llm | 带有引文的预格式化上下文 |
list_papers | 发现收藏中的可用论文 |
find_related_papers | 通过嵌入找到类似的论文 |
get_collection_stats | 收集统计数据和元数据 |
answer_with_citations | 带参考书目的结构化来源 |
synthesis_query | 多主题比较分析 |
快速开始
# Install dependencies
cd literature_review_rag_api
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install fastmcp
# Run MCP server
python -m literature_rag.mcp_server
# Or run FastAPI server
python -m literature_rag.api项目结构
retrievo/
├── literature_review_rag_api/
│ ├── literature_rag/
│ │ ├── mcp_server.py # MCP server (FastMCP)
│ │ ├── api.py # FastAPI server
│ │ ├── literature_rag.py # Core RAG engine
│ │ └── config.py # Configuration
│ ├── config/
│ │ └── literature_config.yaml
│ ├── indices/ # ChromaDB storage
│ └── venv/
├── webapp/ # Retrievo web UI (search/chat/upload)
└── README.md