检索增强生成服务

poorman-rag：零基础架构无服务器MCP rag

波曼抹布 是一种高性能、经济高效的检索增强生成（RAG）实现，旨在完全在 AWS Lambda 和 第3页。它原生支持 模型上下文协议（MCP），使其能够立即与Claude Desktop等AI代理和各种IDE扩展兼容。

🚀 为什么是破布？

• 零基础设施：不需要管理矢量数据库（Pinecone、Weaviate）。您的数据存储在S3中，计算发生在Lambda中。
• 疯狂的成本效益：只为你使用的东西付费。非常适合中小型知识库，其中每月50美元的矢量数据库过于昂贵。
• 混合搜索联合 向量搜索 （语义）with SQLite FTS5 （关键字）使用 互易秩融合（RRF） 以获得卓越的结果质量。
• 快速燃烧：搜索引擎是用 去 使用 usearch 和 onnxruntime 用于局部嵌入推理和向量匹配。
• 协议本机：从头开始构建以支持MCP，允许任何AI工具作为一组工具查询您的知识库。

🏗️ 建筑

1. 索引器（Python）：处理原始数据，生成嵌入，并构建一个紧凑的SQLite+Usearch索引。
2. S3存储：存储压缩的索引文件和模型权重。
3. MCP服务器（Go）：一个Lambda函数，它从S3延迟加载索引，执行混合搜索，并通过MCP进行通信。

🛠️ 快速开始

1.先决条件

• AWS CLI已配置
• 已安装无服务器框架(npm install -g serverless)
• 转到1.21+（用于构建服务器）
• Python 3.10+（用于索引）

2.索引您的数据

使用中提供的Python脚本准备数据 indexer/ 目录。

# Install dependencies
pip install -r indexer/requirements.txt

# Run the indexer (see docs/indexer.md for details)
python indexer/your_indexer.py index

3.部署到AWS

# Build the Go binary
GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o bootstrap cmd/mcp/main.go
zip deployment.zip bootstrap lib/libonnxruntime.so

# Deploy using Serverless
export RAG_BUCKET=your-bucket-name
export RAG_KB_ALIASES=docs
sls deploy

📜 文档

• 索引器指南 -如何准备和上传您的数据。
• 部署指南 -详细的AWS设置和配置。
• MCP配置 -如何将poorman rag连接到您最喜欢的AI代理。

🤝 贡献

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⚖️ 许可证

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