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系统的优点与生成模型的优势，能够提供更准确、更具上下文感知能力以及更及时的响应。随着对复杂AI解决方案的需求增长，许多开源的RAG框架在GitHub上涌现，每个框架都提供了独特的功能和能力。

RAG框架的作用是什么？

检索增强生成（RAG）是一种人工智能框架，通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM）的能力。

RAG通过从知识库中检索相关信息并利用这些信息来增强LLM的输入，从而使得模型能够生成更准确、更及时且更符合上下文的相关响应。

这种方法有助于克服诸如知识截止日期等限制，并减少LLM输出中幻觉的风险。

我为何不能直接使用LangChain？
虽然LangChain是构建LLM应用程序的强大工具，但它并不是RAG的直接替代品。相反，LangChain可以用于实现RAG系统。以下是您可能需要RAG而不仅仅是LangChain的原因：

1、 外部知识：RAG允许您将领域特定或最新的信息整合到LLM的训练数据中，这些信息可能不在LLM的训练数据中。
2、 提高准确性：通过基于检索到的信息生成响应，RAG可以显著减少错误和幻觉。
3、 定制化：RAG使您能够根据特定的数据集或知识库调整响应，这对于许多商业应用至关重要。
4、 透明度：RAG使追溯生成响应所用信息的来源变得更加容易，从而提高了审计性。
简而言之，虽然LangChain提供了构建LLM应用程序所需的工具和抽象，但RAG是一种特定的技术，可以通过LangChain实现，以提高LLM输出的质量和可靠性。

GitHub上最佳的10种RAG框架，现在就可以使用
在这篇文章中，我们将探讨目前在GitHub上可用的10种顶级RAG框架。这些框架代表了RAG技术的最前沿，对于希望实施或改进其AI驱动应用程序的开发人员、研究人员和组织来说，非常值得研究。

1. Haystack by deepset-ai

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。它提供了一种模块化架构，允许开发人员轻松地为包括文档检索、问答和摘要在内的各种 NLP 任务创建管道。Haystack 的主要特性包括：

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

由于 Haystack 的多功能性和详尽的文档，无论是初学者还是经验丰富的开发人员，如果想要实现基于 Agent 的检索（RAG）系统，它都是一个极佳的选择。

git地址：https://github.com/deepset-ai/haystack

2. RAGFlow by infiniflow

GitHub Stars: 11.6k

RAGFlow 是最近加入到 RAG 框架领域的一个新成员，但它由于专注于简洁性和效率，迅速获得了关注。该框架旨在通过提供一套预构建的组件和工作流，简化基于 RAG 应用程序的开发流程。RAGFlow 的显著特性包括：

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

RAGFlow 用户友好的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有吸引力的选择。

git地址：https://github.com/infiniflow/ragflow

\3. txtai by neuml

GitHub Stars: 7.5k

txtai 是一个多功能的AI驱动的数据平台，超越了传统的RAG框架。它提供了一系列构建语义搜索、语言模型工作流以及文档处理流水线的全面工具。txtai 的关键能力包括：

• 用于高效相似性搜索的嵌入式数据库
• 集成语言模型和其他AI服务的API
• 可扩展架构，支持自定义工作流
• 多语言和多种数据类型的支持

txtai 的一站式方案使其成为希望在一个框架内实施各种AI功能的组织的绝佳选择。

git地址：https://github.com/neuml/txtai

4. STORM by stanford-oval

GitHub Stars: 5k Stars

STORM（斯坦福开源RAG模型）是由斯坦福大学开发的一个面向研究的RAG框架。尽管与一些其他框架相比，它的GitHub星数可能较少，但其深厚的学术背景和对前沿技术的专注，使其成为对RAG技术最新进展感兴趣的科研人员和开发者的宝贵资源。STORM值得关注的方面包括：

• 实现新颖的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
• 详尽的文档和研究论文

对于那些希望探索RAG技术最前沿的人来说，STORM提供了一个坚实的基础，并且得到了学术严谨性的支持。

git地址：https://github.com/stanford-oval/storm

5. LLM-App by pathwaycom

GitHub Stars: 3.4K

LLM-App 是一组用于构建动态 RAG 应用程序的模板和工具集。它通过专注于实时数据同步和容器化部署而脱颖而出。LLM-App 的关键特性包括：

• 可快速部署的预构建 Docker 容器
• 支持动态数据源和实时更新
• 与流行的 LLM 和向量数据库集成
• 适用于各种 RAG 场景的可定制模板

LLM-App 对操作方面和实时能力的重视使其成为希望部署生产就绪 RAG 系统的组织的有吸引力的选择。

git地址：https://github.com/pathwaycom/llm-app

6. Cognita by truefoundry

GitHub Stars: 3k stars

Cognita 是 RAG 框架领域的一个新进入者，专注于提供一个统一的平台来构建和部署 AI 应用程序。虽然它的星标数量不如一些其他框架多，但是其全面的方法和对 MLOps 原则的强调使其值得一试。Cognita 的一些值得注意的特点包括：

• 全流程的 RAG 应用开发平台
• 与流行机器学习框架和工具的集成
• 内置的监控和可观测性功能
• 对模型版本管理和实验跟踪的支持

Cognita 对 AI 应用开发的整体性方法，使其成为希望简化整个机器学习生命周期的组织的有力选择。

git地址：https://github.com/truefoundry/cognita

7. R2R by SciPhi-AI

GitHub Stars: 2.5k stars

R2R（检索到检索）是一种专注于通过迭代细化来改进检索过程的专门的RAG框架。尽管它可能拥有的星标较少，但其在检索方法上的创新使其成为值得关注的框架。R2R的关键特点包括：

• 实现新型检索算法
• 支持多步骤检索流程
• 与各种嵌入模型和向量存储集成
• 用于分析和可视化检索性能的工具

对于希望突破检索技术界限的开发者和研究人员来说，R2R提供了一套独特而强大的工具。

8. Neurite by satellitecomponent

GitHub Stars: 909 stars

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。尽管其用户群体相对于其他一些框架较小，但它专注于开发人员体验和快速原型设计，使其值得探索。Neurite 的一些显著特点包括：

• 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
• 可扩展架构以支持自定义组件

Neurite 对简洁性和灵活性的强调使其成为希望快速在其应用程序中实现RAG功能的开发者的有吸引力的选择。

git地址：https://github.com/satellitecomponent/Neurite

9. FlashRAG by RUC-NLPIR

GitHub Stars: 905 Stars

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一款轻量级且高效的检索增强型生成（RAG）框架。尽管它的星标数量可能较少，但其对性能和效率的关注使其成为一个值得关注的竞争者。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
• 用于基准测试和性能分析的工具对于需要高速度和高效性的应用，FlashRAG 提供了一套专门的工具和优化措施。

git地址：https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG

10. Canopy by pinecone-io

GitHub Stars: 923

Canopy是由Pinecone公司开发的一种RAG框架，该公司以其向量数据库技术而闻名。Canopy利用了Pinecone在高效向量搜索方面的专业知识，提供了一种强大且可扩展的RAG解决方案。Canopy的显著特性包括：

与Pinecone向量数据库的紧密集成
支持流处理和实时更新
先进的查询处理和重新排序功能
管理知识库和版本控制的工具Canopy专注于可扩展性和与Pinecone生态系统的集成，使得它成为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理想选择。

git地址：https://github.com/pinecone-io/canopy

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