检索增强生成（RAG）作为一种增强大语言模型（LLM）能力的重要技术之一，正在迅速发展。
RAG 框架整合了基于检索系统的强项与生成式模型的优势，使得响应更准确、更具上下文理解，并能提供更新的信息。随着对先进 AI 解决方案的需求不断增长，许多开源的 RAG 框架在 GitHub 上涌现，每一个都具备独特的特性和功能。
RAG 框架的作用是什么？
检索增强生成 （RAG）是一个增强大语言模型（LLM）能力的 AI 框架，它通过整合外部知识来源来提升模型能力。
RAG 的工作方式是从知识库中检索相关信息，并借此增强 LLM 的输入，使模型能够生成更准确、更新、且更具上下文相关性的回答。这种方式有助于克服知识截止日期的限制，并减少 LLM 输出中的“幻觉”问题。
为什么不能直接使用 LangChain？
虽然 LangChain 是架构 LLM 应用的强大工具，但它并不能直接替代 RAG。相反，LangChain 可用于实现 RAG 系统。以下是你可能需要在 LangChain 之外搭配 RAG 的原因：
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外部知识：RAG 使你能够整合特定领域或最新的信息，这些信息可能不在 LLM 的训练数据中。
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提高准确性：通过从检索到的信息中得出回答，RAG 能显著减少错误和幻觉的发生。
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定制化：RAG 允许你根据特定的数据集或知识库定制回答，这对于许多商业应用非常重要。
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透明性：RAG 使得追踪生成回答所用信息的来源变得更加简单，有助于提升审计能力。
总而言之，虽然 LangChain 提供了构建 LLM 应用的工具和抽象，但 RAG 是一种具体的技术，它可以通过 LangChain 实现，以此提升 LLM 输出的质量和可靠性。
GitHub 上十大最佳 RAG 框架
本文将探讨目前在 GitHub 上可用的十大 RAG 框架。这些框架代表了 RAG 技术的前沿，对于希望实施或改进 AI 驱动应用的开发者、研究人员和组织而言，非常值得一试。
1. deepset-ai 出品的 Haystack
GitHub Stars: 14.6k stars
Haystack 是一个强大且灵活的框架，用于构建端到端的问答和搜索系统。它提供了模块化结构，使得开发者可以方便地为各种自然语言处理（NLP）任务（如文档检索、问答和摘要）创建管道。Haystack 的关键功能包括：
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支持多种文档存储（Elasticsearch, FAISS, SQL 等）
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与流行语言模型（BERT, RoBERTa, DPR 等）集成
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可扩展的架构以处理大规模文档
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易于使用的 API 用于构建自定义 NLP 管道
Haystack 的多功能性及广泛的文档支持使其成为初学者和经验丰富的开发人员实现 RAG 系统的优秀选择。
GitHub - deepset-ai/haystack: :mag: LLM orchestration framework to build customizable...
2. infiniflow 开发的 RAGFlow
GitHub Stars: 11.6k
RAGFlow 是 RAG 框架领域的新秀，但因其专注于简单性和高效性而迅速获得关注。该框架通过提供一套预构建的组件和工作流程，旨在简化 RAG 应用构建过程。RAGFlow 的显著特点包括：
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直观的工作流程设计界面
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为常见用例预配置的 RAG 管道
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与流行的向量数据库集成
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支持自定义嵌入模型
RAGFlow 注重用户体验，使得开发人员可以在不深入研究底层复杂性的情况下快速原型和部署 RAG 应用。
3. neuml 的 txtai
GitHub Stars: 7.5k
txtai 是一个多功能的 AI 驱动数据平台，超越了传统的 RAG 框架。它提供了一整套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 的关键能力包括：
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用于高效相似性搜索的嵌入数据库
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用于整合语言模型和其它 AI 服务的 API
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可扩展的结构适用于自定义工作流
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支持多种语言和数据类型
txtai 的全能方法使其成为那些希望在单一框架内实现各种 AI 驱动功能的组织的理想选择。
4. 由 stanford-oval 开发的 STORM
GitHub Stars: 5k Stars
STORM （斯坦福开源 RAG 模型）是由斯坦福大学开发的以研究为导向的 RAG 框架。虽然它的星数较少，但其学术背景和前沿技术的关注使其成为对最新 RAG 技术进展感兴趣的研究人员和开发人员的重要资源。STORM 的显著特点包括：
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实施新的 RAG 算法和技术
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专注于提高检索机制的准确性和效率
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与最先进的语言模型集成
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广泛的文献和研究论文
对于那些希望探索 RAG 技术前沿的人来说，STORM 提供了一个严谨学术支持的坚实基础。
5. 由 pathwaycom 创建的 LLM-App
GitHub Stars: 3.4K
LLM-App 是一组模版和工具，用于构建动态 RAG 应用。它因关注实时数据同步和容器化部署而脱颖而出。LLM-App 的关键特点包括：
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具备快速部署的即用型 Docker 容器
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支持动态数据源和实时更新
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集成流行的 LLM 和向量数据库
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各种 RAG 用例的自定义模版
LLM-App 对运营方面及实时能力的强调，使其成为希望部署生产就绪 RAG 系统的组织的理想选项。
GitHub - pathwaycom/llm-app: Dynamic RAG for enterprise. Ready to run with Docker,⚡in sync with...
6. 由 truefoundry 开发的 Cognita
GitHub Stars: 3k stars
Cognita 是 RAG 框架领域的新加入者，致力于提供一个统一的平台来创建和部署 AI 应用。尽管其星数较少，但其综合的方法及对 MLOps 原则的重视使其成为一个值得考虑的选择。Cognita 的显著功能包括：
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RAG 应用开发的端到端平台
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与流行的机器学习框架和工具集成
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内置监控和可观察性特征
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支持模型版本管理和实验跟踪
Cognita 的全方位 AI 应用开发方法使其成为那些希望简化整个机器学习生命周期的组织的诱人选择。
GitHub - truefoundry/cognita: RAG (Retrieval Augmented Generation) Framework for building modular...
7. 由 SciPhi-AI 开发的 R2R
GitHub Stars: 2.5k stars
R2R （Retrieval-to-Retrieval）是一个专注于通过迭代改进检索过程的专业 RAG 框架。虽然它的星数较少，但其创新的检索方法使其成为值得关注的框架。R2R 的关键方面包括：
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新型检索算法的实现
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支持多步检索过程
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与多种嵌入模型和向量存储集成
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用于分析和可视化检索性能的工具
对于那些对推进检索技术边界感兴趣的开发者和研究人员来说，R2R 提供了一组独特而强大的工具。
8. 由 satellitecomponent 创建的 Neurite
GitHub Stars: 909 stars
Neurite 是一个新兴的 RAG 框架，其目标是简化构建 AI 驱动应用的过程。尽管与其他框架相比用户基数较小，但其注重开发者体验和快速原型设计值得探索。Neurite 的显著特点包括：
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直观的 API 用于构建 RAG 管道
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支持多种数据源和嵌入模型
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内置缓存和优化机制
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可扩展架构适用于自定义组件
Neurite 在简洁和灵活性方面的重点，使其成为那些希望快速在其应用中实现 RAG 功能的开发者的理想选择。
9. FlashRAG by RUC-NLPIR
GitHub Stars: 905
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高效的 RAG 框架。虽然 GitHub 上的星级相对较少，但其对性能和效率的专注让它成为一个值得关注的选择。FlashRAG 的关键特点包括：
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优化的检索算法以提升速度
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支持分布式处理和扩展
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与流行的大语言模型和向量存储集成
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用于基准测试和性能分析的工具
对于那些对速度和效率有高要求的应用场景，FlashRAG 提供了一套专门的工具和优化方案。
10. Canopy by pinecone-io
GitHub Stars: 923
Canopy 是由 Pinecone 开发的 RAG 框架，Pinecone 以其向量数据库技术而闻名。Canopy 运用 Pinecone 在高效向量搜索方面的专长，提供了一个强大且可扩展的 RAG 解决方案。Canopy 的显著特点包括：
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与 Pinecone 向量数据库的紧密集成
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支持流式处理和实时更新
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高级查询处理和重新排序功能
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管理和版本化知识库的工具
Canopy 专注于扩展能力和与 Pinecone 生态系统的整合，是那些已经在使用或考虑使用 Pinecone 进行向量搜索需求的组织的优秀选择。
结论
RAG 框架的世界多样且快速发展，每个我们探讨过的十个框架都提供了独特的优势和能力。无论是全面且成熟的 Haystack，还是新兴的专业性框架如 FlashRAG 和 R2R，都能满足广泛需求和应用场景。在选择一个 RAG 框架时，请考虑以下因素：
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您项目的特定需求
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您所需的定制化和灵活性水平
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框架的可扩展性和性能特点
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框架周围社区的规模和活跃度
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可用的文档质量和支持
通过仔细评估这些因素并尝试不同的框架，您可以找到最符合需求的 RAG 解决方案，帮助您构建更智能、更具上下文感知的 AI 应用程序。随着 AI 领域的不断进步，我们可以预期这些框架将继续演变，并会出现新的框架。对于那些希望在应用和服务中利用 AI 力量的开发人员和组织来说，了解 RAG 技术的最新发展将是至关重要的。
