awesome-rag-production
Yigtwxx/awesome-rag-production
A curated, production-focused collection of frameworks, decision guides, and reference architectures for building scalable Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems.
195 50CC0-1.0Updated 2026-08-07
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GreatOverview
This skill repository provides a comprehensive engineering guide and ecosystem catalog tailored for creating production-ready RAG applications. It covers every layer of the modern RAG pipeline including data ingestion, chunking strategies, embedding fine-tuning, vector databases, query transformation, reranking, agentic workflows, evaluation, and observability.
Capabilities
- ▸Framework selection guidelines (LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Haystack)
- ▸Vector database comparisons and deployment strategies
- ▸Embedding model and reranker selection guides
- ▸Chunking strategy decision trees
- ▸Reference architectural patterns for various scaling tiers
Best for
Selecting the appropriate vector database and orchestration framework for a new RAG project, Designing production-grade reference architectures for local development, mid-scale, and enterprise deployments, Evaluating retrieval quality and implementing observability pipelines for LLM apps
Works with
Claude CodeCodexChatGPTGemini CLICursorGitHub CopilotOpenCode
Evoa Score breakdown= Σ (score × weight)
84Task usefulness20%88 → +17.6
実タスクにどれだけ役立つか（機能の豊富さ・用途の明確さ）。 — AIによるcapabilities/use-cases解析
Code quality15%90 → +13.5
実装・指示の品質。 — AIによるSKILL.md/README解析
Maintenance15%100 → +15.0
リポジトリがどれだけ活発に保守されているか。 — GitHub 最終push日時の新しさ
Documentation12%41 → +4.9
ドキュメントの充実度・分かりやすさ。 — README/独自要約の情報量
Security15%100 → +15.0
危険・不審な挙動が無いか。 — AIによるセキュリティレビュー
Originality10%85 → +8.5
ありふれたラッパーではない独自性。 — AIによる独自性判定
Popularity8%62 → +5.0
コミュニティの採用度。 — GitHub Stars/Forks（対数スケール）
Compatibility5%100 → +5.0
対応AIエージェントの広さ。 — AIによる対応エージェント判定
Weighted total84.5 / 100
ライセンス不明/制限あり（Red）のSkillは総合スコアに0.85倍の補正を適用します。 ランキングはこのScoreのみで決まり、広告で変わりません。 算出方法の詳細 →
Security considerations
The repository is purely informational and curated documentation, presenting no direct execution risks.
Categories
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