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连接文档入库、混合检索与智能问答，快速构建可用的 RAG 工作流
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"ragx" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 ragx 导入我们的产品手册、FAQ 和技术文档，然后建立可检索知识库，并回答“企业版支持哪些权限控制方式？”请给出答案和引用来源。
返回基于已导入文档的准确答案，并附上相关文档片段或来源引用。
请用 ragx 在已上传的项目文档中搜索“API 限流策略”和“错误重试机制”，汇总最相关的结果，并按主题分类。
输出跨文档的搜索结果摘要，按主题整理关键内容，便于快速定位信息。
请用 ragx 列出当前知识库中的所有文档，标记重复或过期内容，并建议需要更新、删除或重新导入的文件。
返回文档清单、问题标记和后续维护建议，帮助保持知识库整洁可用。
为大模型建立文档索引并按需检索相关上下文，提升问答质量。
让 AI 安全检索本地私有文档，并基于持久记忆回答问题。
将非结构化文档转为可检索知识库，并通过 MCP 提供检索能力给 AI 代理调用。
通过自然语言查询 Qdrant 向量库，检索相关上下文与元数据。
将 PDF 文档索引到 Qdrant，并通过 MCP 提供语义检索与文档问答能力。
将双 RAG 检索能力封装为 MCP 工具，支持鉴权后的图增强与混合检索调用。