检索增强生成（RAG）已成为增强大型语言模型能力的一项强大技术。
RAG 框架结合了基于检索的系统和生成模型的优势，可以做出更准确、更能感知上下文和更及时的响应。随着对复杂人工智能解决方案需求的增长，GitHub 上出现了许多开源 RAG 框架，每个框架都具有独特的特性和功能。 RAG 框架有哪些功能？
过度简化的 RAG 工作流程
检索增强生成（RAG）是一种人工智能框架，它通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM）的能力。
RAG 的工作原理是从知识库中检索相关信息，并将其用于增强 LLM 的输入，从而使模型能够生成更准确、最新且与上下文相关的响应。
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。
为什么不能直接使用 LangChain？
虽然 LangChain 是构建 LLM 应用程序的强大工具，但它并不能直接替代 RAG。相反，LangChain 可以用来实现 RAG 系统。以下是除了使用 LangChain 之外还需要 RAG 的原因：
- 外部知识： RAG 允许你将特定领域或最新信息纳入 LLM 的训练数据中，而这些信息可能并不存在。
- 提高准确性： 通过根据检索到的信息做出反应，RAG 可以大大减少错误和幻觉。
- 定制： RAG 使你能够针对特定数据集或知识库定制响应，这对许多业务应用至关重要。
- 透明度： RAG 可以更容易地追踪用于生成响应的信息来源，从而提高可审计性。
从本质上讲，LangChain 提供了构建 LLM 应用程序的工具和抽象，而 RAG 则是一种可使用 LangChain 实现的特定技术，用于提高 LLM 输出的质量和可靠性。
GitHub 10 大最佳 RAG 框架
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 技术的最前沿，值得希望实施或改进其人工智能驱动的应用程序的开发人员、研究人员和组织进行研究。
1. Haystack
GitHub星级：14.6k星
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Haystack 是一个强大而灵活的框架，用于构建端到端问题解答和搜索系统。它采用模块化架构，允许开发人员轻松创建各种 NLP 任务的管道，包括文档检索、问题解答和摘要：
- 支持多种文档存储（Elasticsearch、FAISS、SQL 等）
- 与流行的语言模型（BERT、RoBERTa、DPR 等）集成
- 处理大量文件的可扩展架构
- 易于使用的 API，可用于构建自定义 NLP 管道
Haystack 的多功能性和丰富的文档使其成为初学者和有经验的开发人员实施 RAG 系统的绝佳选择。
https://github.com/deepset-ai/haystack
2. RAGFlow
GitHub星级：11.6k
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RAGFlow 是 RAG 框架领域中一个相对较新的加入者，但由于其注重简洁性和效率，很快就获得了人们的青睐。该框架旨在通过提供一套预建组件和工作流来简化基于 RAG 的应用程序的构建过程：
- 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 的用户友好型方法使其成为开发人员的一个极具吸引力的选择，这些开发人员希望快速创建和部署 RAG 应用程序原型，而无需深入研究底层的复杂性。
https://github.com/infiniflow/ragflow
3. Txtai
GitHub Stars: 7.5k
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txtai 是一个多功能的人工智能数据平台，它超越了传统的 RAG 框架。它为构建语义搜索、语言模型工作流和文档处理管道提供了一套全面的工具：
- 嵌入式数据库，用于高效的相似性搜索
- 用于集成语言模型和其他人工智能服务的 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那些希望在单一框架内实现各种人工智能功能的企业的绝佳选择。
https://github.com/neuml/txtai
4. STORM
GitHub星级：5千颗星
斯坦福开放源代码 RAG 模型
STORM（斯坦福开源 RAG 模型）是斯坦福大学开发的面向研究的 RAG 框架。与其他一些框架相比，STORM 的星级可能较少，但其学术背景和对前沿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：
- 实施新颖的 RAG 算法和技术
- 注重提高检索机制的准确性和效率
- 与最先进的语言模型集成
- 大量文件和研究论文
对于那些希望探索 RAG 技术前沿的人来说，STORM 提供了一个以严谨学术为后盾的坚实基础。
https://github.com/stanford-oval/storm
5. LLM-App
GitHub星级：3.4K
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LLM-App 是用于构建动态 RAG 应用程序的模板和工具集合。LLM-App 的主要功能包括：
- 可快速部署的即用型 Docker 容器
- 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
- 针对各种 RAG 用例的可定制模板
LLM-App 对操作方面和实时功能的重视，使其成为希望部署生产就绪的 RAG 系统的企业的一个极具吸引力的选择。
https://github.com/pathwaycom/llm-app
6. Cognita
GitHub星级：3K星级
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Cognita 是 RAG 框架领域的新成员，专注于为构建和部署人工智能应用提供统一的平台。虽然与其他一些框架相比，它的星级较低，但其全面的方法和对 MLOps 原则的强调使其值得考虑：
- 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
- 内置监控和可观测功能
- 支持模型版本和实验跟踪
对于希望简化整个 ML 生命周期的企业来说，Cognita 的人工智能应用开发整体方法使其成为一个令人信服的选择。
https://github.com/truefoundry/cognita
7. R2R
GitHub星级：2.5K星级
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R2R（Retrieval-to-Retrieval，检索到检索）是一个专门的 RAG 框架，其重点是通过迭代改进来改善检索过程。虽然它的星级可能较少，但其创新的检索方法使其成为一个值得关注的框架：
- 实施新颖的检索算法
- 支持多步骤检索流程
- 与各种嵌入模型和向量存储集成
- 分析和可视化检索性能的工具
对于有兴趣推动检索技术发展的开发人员和研究人员来说，R2R 提供了一套独特而强大的工具。
8.Neurite
GitHub星级：909星
神经元（Neurite）
Neurite 是一个新兴的 RAG 框架，旨在简化构建人工智能驱动的应用程序的过程。虽然与其他一些框架相比，它的用户群较小，但它注重开发者体验和快速原型开发，因此值得探索：
- 用于构建 RAG 管道的直观 API
- 支持多个数据源和嵌入模型
- 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，这使其成为希望在应用程序中快速实现 RAG 功能的开发人员的一个极具吸引力的选择。
https://github.com/satellitecomponent/Neurite
9. FlashRAG
GitHub星级：905星
中国人民大学自然语言处理与信息检索实验室的 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。FlashRAG 的主要特点包括
- 优化检索算法，提高检索速度
- 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，FlashRAG 提供了一套专门的工具和优化方案。
https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG
10. Canopy
GitHub星级：923星
Canopy 是一个 RAG 框架，由以矢量数据库技术著称的 Pinecone 公司开发。它利用 Pinecone 在高效矢量搜索方面的专业知识，提供了一个功能强大、可扩展的 RAG 解决方案：
- 与 Pinecone 的矢量数据库紧密集成
- 支持流式和实时更新
- 先进的查询处理和重排能力
- 管理和版本化知识库的工具
Canopy 注重可扩展性和与 Pinecone 生态系统的集成，对于已经使用或考虑使用 Pinecone 满足矢量搜索需求的企业来说，Canopy 是一个极佳的选择。
https://github.com/pinecone-io/canopy
写在最后
RAG 框架的世界多种多样，发展迅速，我们探讨的十个框架都具有独特的优势和功能。从全面、成熟的 Haystack 到 FlashRAG 和 R2R 等新兴的专业框架，总有一款解决方案适合各种需求和用例：
- 项目的具体要求
- 你需要的定制化程度和灵活性
- 框架的可扩展性和性能特点
- 围绕框架的社区规模和活动
- 可用文档和支持的质量
通过仔细评估这些因素并尝试使用不同的框架，你可以找到最适合你需求的 RAG 解决方案，帮助你构建更智能、更能感知上下文的人工智能应用程序。对于希望在其应用程序和服务中利用人工智能力量的开发人员和组织机构来说，随时了解 RAG 技术的最新发展情况至关重要。
