laurentvv/haproxy-dataset-generator：基于 LangGraph 和 Ollama 的 HAProxy 3.2 RAG Agentic 助手

GitHub 新仓库 laurentvv/haproxy-dataset-generator 发布了一个 100% 本地运行的 HAProxy 3.2 文档 RAG Agentic 问答助手，基于 LangGraph 多智能体架构和 Ollama，使用 qwen3-embedding:8b 与 qwen3.5:9b 模型。系统抓取 168 个文档章节，采用 Parent/Child 分块（101 parents → 915 children）并结合 ChromaDB 向量检索与 BM25 混合检索（RRF 融合提升 14% 质量）。在 92 题基准测试中，其质量得分为 0.914/1.0、成功率 92.4%，较标准 RAG（0.868/1.0、88%）分别提升 5.3% 和 4.4%，首次构建约需 1h10。