认识 SAG

SAG 是一套面向个人与 Agent 的开源知识库应用，也是一种原创检索架构。它把分散的文件与网页转换为可搜索、可关联、可追溯的知识，并将每次检索与回答重新连接到原文证据。

SAG 不是“传统 RAG + GraphRAG”的拼接。它以事件（event）承载完整语义，以实体（entity）作为索引与扩展点，并在查询发生时通过 SQL 生成局部动态超边。

你能用 SAG 做什么

一份文档只需要导入一次。SAG 会完成解析、分块、向量化、事件与实体抽取，随后提供四种主要使用方式：

产品默认是本地、单用户模式。SQLite 与 LanceDB 足以启动完整工作台；当数据规模或运行环境变化时，可以迁移到 PostgreSQL/pgvector、Elasticsearch 或 OceanBase 等后端。

核心数据模型

SAG 保留“完整语义”和“可扩展关系”两种能力，但不维护一张全局知识图谱：

chunk -> 一个语义完整的 event
chunk -> 多个用于索引的 entities
event <-> entities -> 一条潜在超边

• Chunk 是原文证据的最小返回边界。
• Event 总结一个 chunk 的完整事件或陈述，不被拆成失去上下文的三元组。
• Entity 是轻量索引节点，用于定位和扩展相关事件。
• Dynamic hyperedge 只为当前查询生成，通过共享实体把局部事件连接起来。

SAG 论文中的检索架构

索引与检索流程

离线阶段将文档规范化为 Markdown，并持久化 chunks、events、entities 以及 event-entity 关联；在线阶段先寻找种子实体与事件，再通过 SQL 沿共享实体扩展局部候选空间，最后返回最强的原文 chunks。

这种边界让增量写入更自然：新 chunk 只添加自己的事件、实体和关联，无需重建一张全局图。

产品、服务与引擎

SAG 仓库包含三个可以独立使用的入口：

1. SAG Web / Desktop：面向最终用户的完整知识工作台。
2. SAG API：基于 FastAPI 的自托管服务，提供身份、信源、文档、检索、Agent、OpenAI 兼容与 MCP 接口。
3. zleap-sag：公开 Python 引擎，可直接嵌入自己的服务或 Notebook。

应用代码只通过 apps/api/sag_api/sag/ 访问引擎。zleap-sag 不知道 Web UI、用户、会话或引用，这条依赖规则是自定义前端和二次开发时最重要的系统边界。

继续阅读

• 想最快体验完整产品：前往安装与启动。
• 已经启动 SAG：跟随第一个知识库。
• 准备嵌入自己的系统：阅读系统架构与REST API 参考。
• 想理解方法与结果：查看论文与基准。