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2K Star 之后，我们把知识库做成了一座“知识宇宙”

介绍 SAG V2 的知识探索界面、列表与二维和三维图谱，以及独立知识引擎、开放接口和多种存储方式。

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当知识库变成了知识宇宙

SAG 在 GitHub 上已经超过 2000 Star了，非常感谢大家的支持

GitHub：https://github.com/Zleap-AI/SAG

如果你是第一次看到 SAG，先用一句话介绍：SAG 是一个开源的AI知识库应用。你可以把文档放进去，搜索、对话、追溯原文，也可以沿着事件、实体和关系去理解一整套知识。

今天，我们正式发布了SAG V2全新版本。

这次更新，我们把知识库展开成了一座可以搜索、观察、进入和漫游的“知识宇宙”。与此同时，SAG 的核心架构也重新做了一遍。

01｜谢谢每一份真实的支持

2000 Star 不只是一个数字。

它来自一次次 Star、Issue、建议、转发，也来自真正把 SAG 跑起来、接进自己工作流的人。很多V2的改动，都是从这些反馈里长出来的。

所以第二句话仍然是：谢谢大家的关注和支持。

然后，来看看我们这次到底更新了什么。

02｜知识库，不再只是一个搜索框

传统的知识库通常从一个问题开始：输入问题，等待答案。

但真实的知识探索经常不是这样。很多时候，你还不知道该问什么，只是想先看看资料之间有哪些关系，某件事牵涉到哪些人、概念和事件，再顺着其中一条线索继续往下走。

SAG V2 新增了 探索模式。此时整个知识库会被展开成一座可交互的3D知识宇宙。

你可以直接搜索事件与实体，也可以旋转、缩放、定位节点；点开一个事件看上下文，再沿着关系走到下一组知识。需要确认时，随时回到原文。

这里的图谱不是装饰。它是一个新的知识入口：当你还没有问题时，也能从关系出发。

03｜2D 看清关系，3D 进入知识星球

同一份知识，SAG V2 还提供了列表、2D图谱和3D图谱三种视角。

2D 图谱适合把局部关系摊开来看。事件、实体和它们之间的连接更直接，适合梳理一条线索。

3D 图谱适合观察更大的知识网络。你可以在3D的视角观察所有事件和实体的关系，像是一个真正的知识星球。

从“检索知识”，到“探索知识”，这是我们这次最想带来的体验变化。

04｜RAG领域的新SOTA

SAG 的全称是 SQL-Retrieval Augmented Generation。它不是传统RAG与GraphRAG的融合，而是一套替代二者的原创检索架构：把文档转成事件和实体，用 SQL 在查询时动态连接与当前问题相关的局部知识，而不是预先维护一张全局静态图。

我们用公开多跳问答数据集做了统一测试。在相同的BGE-Large-EN-v1.5与Qwen3.6-Flash配置下：

  • 覆盖 HotpotQA、2WikiMultiHopQA、MuSiQue 3 个数据集；
  • 比较 Recall@1、Recall@2、Recall@5 共 9 项指标；
  • SAG 拿到其中 8 项最佳结果；
  • 平均 Recall@2 / Recall@5 为79.30% / 88.18%，达到新的 RAG SOTA。

完整方法、实验设置和结果都已开源：

论文：https://arxiv.org/abs/2606.15971

论文复现：https://github.com/Zleap-AI/SAG-Benchmark

05｜核心独立出来，UI 不再是边界

V2 使用独立的 Python 包 zleap-sag 作为核心。导入、事件与实体抽取、索引和检索都在核心包里完成，Web UI 只是其中一个入口。

这带来了几个直接变化：

  • 可以直接使用完整的 SAG 知识库应用；
  • 可以用 REST / OpenAPI 接自己的前端；
  • 可以通过 OpenAI 兼容接口或 MCP 接入现有应用和 Agent；
  • 也可以直接 pip install zleap-sag，只使用 Python 知识引擎，用于企业级pipeline。

存储层也与上层能力解耦。本地可以用 SQLite + LanceDB 零外部数据库启动；生产环境可以切换到 PostgreSQL、MySQL、OceanBase、pgvector、Elasticsearch 或 OceanBase Vector。换数据库，不需要重写上层的知识流程。

06｜效果做到 SOTA，体验也要做到最好

我们对 SAG 的目标很明确：我们希望 SAG 成为体验、效果、架构都最好的开源知识库项目。

效果上，答案要更准，也要能回到证据。体验上，知识不该只藏在搜索框后面，它应该可以被看见、被理解、被继续探索。架构上，核心能力要独立、开放，能被别的产品直接复用。

SAG V2 已经更新开源。欢迎来知识宇宙里飞一圈，也欢迎继续提 Issue、讲需求、参与共建。

再次感谢每一位支持 SAG 的朋友。

我们知识宇宙里见。

相关链接：

GitHub：https://github.com/Zleap-AI/SAG

zleap-sag：https://pypi.org/project/zleap-sag/