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检索增强生成 (RAG) 已成为增强大型语言模型功能的强大技术。

RAG 框架将基于检索的系统与生成模型的优势相结合，从而实现更准确、更了解上下文和更最新的响应。随着对复杂 AI 解决方案的需求不断增长，GitHub 上出现了许多开源 RAG 框架，每个框架都提供独特的功能和能力。

RAG 框架有什么作用？
简化的RAG 工作流程

检索增强生成 (RAG) 是一种 AI 框架，它通过整合外部知识源来增强大型语言模型 (LLM) 的功能。

RAG 的工作原理是从知识库中检索相关信息并使用它来增强 LLM 的输入，从而使模型能够生成更准确、更最新、更符合上下文的响应。

这种方法有助于克服知识截止日期等限制，并降低 LLM 输出中出现幻觉的风险。

为什么我不能只使用 LangChain？

虽然 LangChain 是构建 LLM 应用程序的强大工具，但它并不是 RAG 的直接替代品。相反，LangChain 可用于实现 RAG 系统。以下是除了 LangChain 之外，你可能还需要 RAG 的原因：

  • 外部知识：RAG 允许您合并 LLM 训练数据中可能不存在的特定领域或最新信息。
  • 提高准确性：通过将响应建立在检索到的信息中，RAG 可以显著减少错误和幻觉。
  • 定制：RAG 使你能够根据特定数据集或知识库定制响应，这对于许多业务应用程序至关重要。
  • 透明度：RAG 使跟踪用于生成响应的信息来源变得更加容易，从而提高了可审计性。

本质上，虽然 LangChain 提供了构建 LLM 应用程序的工具和抽象，但 RAG 是一种可以使用 LangChain 实现的特定技术，以提高 LLM 输出的质量和可靠性。

在本文中，我们将探讨 GitHub 上目前可用的十大 RAG 框架。这些框架代表了 RAG 技术的前沿，对于希望实现或改进其 AI 驱动应用程序的开发人员、研究人员和组织来说，值得研究。

1、Haystack

RAG 框架：Haystack by deepset-ai

Haystack 是一个功能强大且灵活的框架，用于构建端到端问答和搜索系统。它提供模块化架构，允许开发人员轻松创建各种 NLP 任务的管道，包括文档检索、问答和摘要。Haystack 的主要功能包括：

  • 支持多种文档存储（Elasticsearch、FAISS、SQL 等）
  • 与流行语言模型（BERT、RoBERTa、DPR 等）集成
  • 可扩展架构，用于处理大量文档
  • 易于使用的 API，用于构建自定义 NLP 管道

Haystack 的多功能性和丰富的文档使其成为希望实施 RAG 系统的初学者和经验丰富的开发人员的绝佳选择。

2、RAGFlow

RAG 框架：RAGFlow by infiniflow

RAGFlow 是 RAG 框架领域的一个相对较新的进入者，但由于其专注于简单性和效率，它迅速获得了关注。该框架旨在通过提供一组预构建的组件和工作流来简化基于 RAG 的应用程序构建过程。RAGFlow 的显著特点包括：

  • 直观的工作流设计界面
  • 针对常见用例的预配置 RAG 管道
  • 与流行的矢量数据库集成
  • 支持自定义嵌入模型

RAGFlow 的用户友好方法使其成为希望快速原型化和部署 RAG 应用程序而无需深入研究底层复杂性的开发人员的一个有吸引力的选择。

3、Txtai

RAG 框架：neuml 的 txtai

txtai 是一个多功能的 AI 驱动数据平台，超越了传统的 RAG 框架。它提供了一套全面的工具，用于构建语义搜索、语言模型工作流和文档处理管道。txtai 的主要功能包括：

  • 用于高效相似性搜索的嵌入数据库
  • 用于集成语言模型和其他 AI 服务的 API
  • 用于自定义工作流的可扩展架构
  • 支持多种语言和数据类型

txtai 的一体化方法使其成为希望在单一框架内实现各种 AI 驱动功能的组织的绝佳选择。

4、STORM

STORM by stanford-oval

STORM（斯坦福开源 RAG 模型）是斯坦福大学开发的一种面向研究的 RAG 框架。虽然与其他一些框架相比，它的星数可能较少，但其学术背景和对尖端技术的关注使其成为对 RAG 技术最新进展感兴趣的研究人员和开发人员的宝贵资源。STORM 的显著特点包括：

  • 实施新颖的 RAG 算法和技术
  • 专注于提高检索机制的准确性和效率
  • 与最先进的语言模型集成
  • 大量文档和研究论文

对于那些希望探索 RAG 技术前沿的人来说，STORM 提供了以学术严谨为后盾的坚实基础。

5、LLM-App

LLM-App by pathwaycom

LLM-App 是用于构建动态 RAG 应用程序的模板和工具集合。它因专注于实时数据同步和容器化部署而脱颖而出。LLM-App 的主要功能包括：

  • 可立即运行的 Docker 容器，可快速部署
  • 支持动态数据源和实时更新
  • 与流行的 LLM 和矢量数据库集成
  • 可定制模板，适用于各种 RAG 用例

LLM-App 注重操作方面和实时功能，因此对于希望部署可用于生产的 RAG 系统的组织来说，它是一个有吸引力的选择。

6、Cognita

truefoundry 的 Cognita

Cognita 是 RAG 框架领域的新进入者，专注于提供构建和部署 AI 应用程序的统一平台。虽然与其他一些框架相比，它的星数较少，但其全面的方法和对 MLOps 原则的重视使其值得考虑。Cognita 的显著特点包括：

  • 用于 RAG 应用程序开发的端到端平台
  • 与流行的 ML 框架和工具集成
  • 内置监控和可观察性功能
  • 支持模型版本控制和实验跟踪

Cognita 对 AI 应用程序开发的整体方法使其成为希望简化整个 ML 生命周期的组织的有力选择。

7、R2R

SciPhi-AI 的 R2R

R2R（Retrieval-to-Retrieval）是一个专门的 RAG 框架，专注于通过迭代细化来改进检索过程。虽然它的星数可能较少，但其创新的检索方法使其成为一个值得关注的框架。R2R 的关键方面包括：

  • 实施新颖的检索算法
  • 支持多步骤检索过程
  • 与各种嵌入模型和向量存储集成
  • 用于分析和可视化检索性能的工具

对于有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员，R2R 提供了一套独特而强大的工具。

8、Neurite

Satellite 的 Neurite

Neurite 是一个新兴的 RAG 框架，旨在简化构建 AI 驱动应用程序的过程。虽然与其他一些框架相比，它的用户群较小，但它对开发人员体验和快速原型设计的关注使其值得探索。Neurite 的显著特点包括：

  • 用于构建 RAG 管道的直观 API
  • 支持多种数据源和嵌入模型
  • 内置缓存和优化机制
  • 自定义组件的可扩展架构

Neurite 强调简单性和灵活性，使其成为希望在其应用程序中快速实现 RAG 功能的开发人员的一个有吸引力的选择。

9、 FlashRAG

中国人民大学自然语言处理与信息检索研究所的 FlashRAG

FlashRAG 是由中国人民大学自然语言处理与信息检索实验室开发的轻量级高效 RAG 框架。虽然它的星数可能较少，但其对性能和效率的关注使其成为值得关注的竞争者。FlashRAG 的关键方面包括：

  • 优化的检索算法以提高速度
  • 支持分布式处理和扩展
  • 与流行的语言模型和向量存储集成
  • 基准测试和性能分析工具

对于速度和效率至关重要的应用程序，FlashRAG 提供了一套专门的工具和优化。

10、Canopy

Canopy 是由 Pinecone 开发的 RAG 框架，该公司以其矢量数据库技术而闻名。它利用 Pinecone 在高效矢量搜索方面的专业知识来提供强大且可扩展的 RAG 解决方案。Canopy 的显著特点包括：

  • 与 Pinecone 矢量数据库紧密集成
  • 支持流式传输和实时更新
  • 高级查询处理和重新排名功能
  • 用于管理和版本控制知识库的工具

Canopy 专注于可扩展性和与 Pinecone 生态系统的集成，使其成为已经使用或考虑使用 Pinecone 来满足矢量搜索需求的组织的绝佳选择。

原文链接：Top 10 RAG Frameworks Github Repos 2024

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