// rag · Zleap-AI/SAG

SAG

SAG — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от Zleap-AI (Zleap-AI/SAG на GitHub). У него 2 517 звёзд на GitHub и 167 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 4 октября 2026.

A new state of the art for RAG: an open knowledge base for humans and agents.

💎 Скрытая жемчужина★ 2,5 тыс. звёзд⑂ 167 форковMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
Zleap-AI/SAG
Звёзды GitHub
2 517
Форки
167
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
4 октября 2026
Тип страницы
Скрытая жемчужина — более короткая страница для менее известного проекта
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Install SAG

    Set up the Python package.

  2. Build the knowledge base

    Ingest your documents.

  3. Query it

    Ask questions through the new architecture.

  4. Serve humans and agents

    Expose the knowledge base to both.

// возможности

Почему его любят

New retrieval architecture

Beyond standard vector search.

GraphRAG techniques

Knowledge graphs meet retrieval.

Open knowledge base

Inspectable and modifiable.

Human and agent UX

Built for both audiences.

Python native

Fits data pipelines.

MIT licensed

Free for any use.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/Zleap-AI/SAG.git
    cd SAG
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project’s launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains SAG?

It is an open-source project at Zleap-AI/SAG with 167 forks.

Is it free for commercial use?

Yes. MIT licensed.

Is it really state of the art?

That is the project’s claim; test it against your own benchmarks.

How is it different from LlamaIndex?

It proposes an original retrieval architecture rather than a framework.

What data can it ingest?

Documents for knowledge-base construction; see the docs.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

Llama Index

LlamaIndex is the document processing platform for AI

★ 52,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

TencentDB-Agent-Memory

TencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill,…

★ 27,7 тыс. звёздUnknown
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

mempalace

The best-benchmarked open-source AI memory system. And it's free.

★ 59,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

autoflow

Graph RAG conversational knowledge base built on TiDB Serverless vector storage

★ 3,0 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

Langchain-Chatchat

Local knowledge-base RAG and agent app built on LangChain with ChatGLM, Qwen and Llama models

★ 38,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

knowledge-agent-template

Starter template for AI agents that stay synced with your knowledge base.

★ 1,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: RAG и базы знаний

Другие проекты из категории «RAG и базы знаний» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если SAG вам не подходит.

// ещё в категории rag

Больше проектов: RAG и базы знаний

Соседние проекты из категории «RAG и базы знаний» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к SAG — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить SAG

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.