Quivr 是一个面向开发者的开源 RAG（检索增强生成）与知识库工具，便于把任意文件、向量库与 LLM 集成，快速构建“第二大脑”式的问答与助理应用。
主要特性
- 便捷的 RAG 工作流：提供默认且可定制的检索 - 生成流水线，支持多种检索与重排序策略。
- 广泛的模型与向量存储支持：兼容 OpenAI、Anthropic、Mistral 等 LLM，并支持 PGVector、FAISS 等向量后端。
- 轻量化部署与示例：提供快速上手示例、notebooks 与核心库（quivr-core），支持自托管与云端集成。
使用场景
- 文档问答与知识库助手：将产品文档、手册或内部资料接入，提供基于上下文的问答功能。
- 交互式分析工具：把任意文件转为可查询的知识源，结合 prompt 工具实现复杂检索任务。
- 研发与原型验证：快速搭建 demo、评估不同检索/生成策略与模型组合。
技术特点
- 核心库与 SDK：quivr-core 提供简单 API，支持从文件创建 Brain 并进行交互查询。
- 可定制的工作流：使用 YAML/配置文件定义检索与生成节点，支持工具调用与网络搜索等扩展。
- 社区与生态：丰富示例、插件与文档（core.quivr.com），活跃的开源社区与贡献者。