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按用途、部署门槛和商业边界缩小范围，不用在 Star 榜单里盲猜。
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面向复杂文档提供解析、检索和问答链路，适合高质量知识库场景。
采用判断：面向复杂文档和高质量检索的重型 RAG 引擎，不适合轻量试水。
关键限制：官方资源基线高，部署后还需要持续调优与运维多项基础服务。
不用先搭完整 RAG 平台，就能把本地文档变成可对话的知识助手。
采用判断：适合先把私有知识助手跑起来，比重型 RAG 平台更接近终端产品。
关键限制：深层架构改造仍需理解多模块仓库与外部模型、向量服务。