信息檢索增強(qiáng)生成(Retrieval-Augmented Generation,簡稱RAG)是一種強(qiáng)大的技術(shù),能夠顯著提升大型語言模型的性能。RAG框架巧妙地結(jié)合了基于檢索的系統(tǒng)和生成模型的優(yōu)勢,可以生成更加準(zhǔn)確、符合上下文、實(shí)時(shí)更新的響應(yīng)。隨著對(duì)先進(jìn)人工智能解決方案需求的不斷增長,GitHub上涌現(xiàn)出眾多開源RAG框架,每一個(gè)都提供了獨(dú)特的功能和特性。

RAG框架的工作原理

信息檢索增強(qiáng)生成 (RAG)是一種創(chuàng)新的人工智能框架,它通過整合外部知識(shí)源來增強(qiáng)大型語言模型(LLM)的性能。RAG的核心理念是從知識(shí)庫中檢索與任務(wù)相關(guān)的信息,并將其用于擴(kuò)充LLM的輸入,從而使模型能夠生成更加準(zhǔn)確、與時(shí)俱進(jìn)、符合上下文的響應(yīng)。

這種方法有效地克服了LLM的一些固有局限性,如知識(shí)截止日期問題,同時(shí)也大大降低了模型輸出產(chǎn)生幻覺(hallucination)的風(fēng)險(xiǎn)。通過將模型響應(yīng)建立在已檢索到的確切信息之上,RAG顯著提高了LLM生成內(nèi)容的可靠性和可解釋性。

RAG與LangChain的區(qū)別

LangChain是一個(gè)功能強(qiáng)大的工具,用于構(gòu)建LLM應(yīng)用,但它并不能直接取代RAG。事實(shí)上,LangChain可以作為實(shí)現(xiàn)RAG系統(tǒng)的基礎(chǔ)框架。以下是除了LangChain之外,你可能還需要RAG的幾個(gè)主要原因:

融合外部知識(shí):RAG允許你將特定領(lǐng)域或最新的信息無縫集成到LLM中,而這些信息可能并未包含在模型的原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)。

提高響應(yīng)準(zhǔn)確性:通過將模型響應(yīng)建立在檢索到的相關(guān)信息之上,RAG可以顯著降低LLM輸出中的錯(cuò)誤率和幻覺現(xiàn)象。

支持定制化需求:RAG使你能夠針對(duì)特定數(shù)據(jù)集或知識(shí)庫對(duì)LLM進(jìn)行微調(diào),生成更符合具體應(yīng)用場景的響應(yīng),這對(duì)許多商業(yè)應(yīng)用至關(guān)重要。

提高過程透明度:RAG使我們能夠更清晰地追蹤LLM生成響應(yīng)時(shí)所依賴的信息來源,大幅提升了模型行為的可審計(jì)性和可解釋性。

總的來說,LangChain提供了構(gòu)建LLM應(yīng)用所需的各種工具和抽象,而RAG則是一種具體的技術(shù),可以基于LangChain實(shí)現(xiàn),用于進(jìn)一步提升LLM輸出的質(zhì)量和可靠性。二者在構(gòu)建先進(jìn)的語言模型應(yīng)用時(shí)可以形成優(yōu)勢互補(bǔ),攜手打造更加智能、穩(wěn)健的對(duì)話交互系統(tǒng)。

GitHub上的十大RAG框架

本文重點(diǎn)介紹了目前在GitHub上可用的十大RAG框架。這些框架代表了RAG技術(shù)的最新發(fā)展成果,值得開發(fā)人員、研究人員和希望構(gòu)建或優(yōu)化人工智能驅(qū)動(dòng)應(yīng)用的組織深入探索，由于鏈接太多所以我們這里只包含名字，大家可以自行上Github搜索。

1、Haystack

GitHub Star數(shù)量: 14.6k

Haystack是一個(gè)功能豐富、靈活多變的框架,用于構(gòu)建端到端的問答和搜索系統(tǒng)。它提供了一個(gè)模塊化的架構(gòu),使開發(fā)人員能夠輕松創(chuàng)建適用于各種NLP任務(wù)的工作流,包括文檔檢索、問答和文本摘要。Haystack的主要特性包括:

• 支持多種文檔存儲(chǔ)方案(如Elasticsearch、FAISS、SQL等)
• 與廣泛使用的語言模型無縫集成(如BERT、RoBERTa、DPR等)
• 可擴(kuò)展的架構(gòu),能夠高效處理海量文檔
• 簡潔易用的API,便于構(gòu)建自定義的NLP工作流

Haystack強(qiáng)大的功能和豐富的文檔資源,使其成為初學(xué)者和有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)人員構(gòu)建RAG系統(tǒng)的絕佳選擇。

2、RAGFlow  

GitHub Star數(shù)量: 11.6k

RAGFlow是RAG框架領(lǐng)域的一個(gè)后起之秀,憑借其簡潔高效的設(shè)計(jì)理念迅速獲得了廣泛關(guān)注。該框架旨在通過提供一組預(yù)構(gòu)建的組件和工作流,簡化基于RAG的應(yīng)用程序的開發(fā)過程。RAGFlow的主要特性包括:

• 直觀的工作流設(shè)計(jì)界面
• 針對(duì)常見應(yīng)用場景的預(yù)配置RAG工作流
• 與主流向量數(shù)據(jù)庫的無縫集成
• 支持自定義嵌入模型

RAGFlow以用戶友好的方式抽象了RAG系統(tǒng)的復(fù)雜性,使開發(fā)人員無需深入了解底層原理,即可快速構(gòu)建和部署RAG應(yīng)用,極大地提高了開發(fā)效率。

3、txtai

GitHub Star數(shù)量: 7.5k  

txtai是一個(gè)功能豐富的人工智能數(shù)據(jù)處理平臺(tái),不僅僅局限于傳統(tǒng)的RAG框架。它提供了一整套工具,用于構(gòu)建語義搜索、語言模型工作流和文檔處理流水線。txtai的核心功能包括:

• 用于高效相似性搜索的嵌入式數(shù)據(jù)庫
• 方便集成語言模型和其他人工智能服務(wù)的API
• 支持自定義工作流的可擴(kuò)展架構(gòu)
• 多語言和多數(shù)據(jù)格式支持

txtai采用一體化設(shè)計(jì),為需要在單一框架內(nèi)實(shí)現(xiàn)多種人工智能功能的組織提供了極具吸引力的解決方案。

4、STORM

GitHub Star數(shù)量: 5k

STORM(Stanford Open-source RAG Model)是由斯坦福大學(xué)開發(fā)的面向?qū)W術(shù)研究的RAG框架。盡管其Star數(shù)量可能不及某些其他框架,但STORM依托頂尖高校的科研實(shí)力,專注于RAG技術(shù)的前沿探索,使其成為研究人員和開發(fā)者尋求創(chuàng)新靈感的寶貴資源。STORM的亮點(diǎn)包括:

• 實(shí)現(xiàn)了多項(xiàng)創(chuàng)新的RAG算法和技術(shù)
• 重點(diǎn)優(yōu)化檢索機(jī)制的準(zhǔn)確性和效率
• 與最先進(jìn)的語言模型深度集成
• 配套詳盡的文檔和研究論文

對(duì)于立志探索RAG技術(shù)前沿的學(xué)者和從業(yè)者而言,STORM以扎實(shí)的學(xué)術(shù)積淀為后盾,提供了一個(gè)可靠的研究基礎(chǔ)和實(shí)踐平臺(tái)。

5、LLM-App

GitHub Stars: 3.4K

LLM-App是一個(gè)用于構(gòu)建動(dòng)態(tài)RAG應(yīng)用程序的模板和工具集合。它以專注于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步和容器化部署而脫穎而出。LLM-App的主要特點(diǎn)包括:

• 可快速部署的即用型Docker容器
• 支持動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源和實(shí)時(shí)更新
• 與流行的LLM和向量數(shù)據(jù)庫集成
• 各種RAG用例的可定制模板

LLM-App強(qiáng)調(diào)操作方面和實(shí)時(shí)能力,使其成為希望部署生產(chǎn)就緒RAG系統(tǒng)的組織的有吸引力的選擇。

6、Cognita

GitHub Stars: 3k stars

Cognita是RAG框架領(lǐng)域中的新進(jìn)入者,專注于提供一個(gè)統(tǒng)一的人工智能應(yīng)用開發(fā)和部署平臺(tái)。雖然它的星標(biāo)數(shù)量比其他一些框架少,但其全面的方法和對(duì)MLOps原則的強(qiáng)調(diào)使其值得考慮。Cognita值得注意的特點(diǎn)包括:

• 端到端的RAG應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)
• 與流行的ML框架和工具集成
• 內(nèi)置的監(jiān)控和可觀察性功能
• 支持模型版本控制和實(shí)驗(yàn)跟蹤

Cognita對(duì)人工智能應(yīng)用開發(fā)采取整體方法,對(duì)希望簡化其整個(gè)ML生命周期的組織來說是一個(gè)令人信服的選擇。

7、R2R

GitHub Stars: 2.5k stars

R2R(Retrieval-to-Retrieval)是一個(gè)專門的RAG框架,專注于通過迭代細(xì)化來改進(jìn)檢索過程。雖然它可能有更少的星標(biāo),但其創(chuàng)新的檢索方法使其成為一個(gè)值得關(guān)注的框架。R2R的主要特點(diǎn)包括:

• 實(shí)現(xiàn)新穎的檢索算法
• 支持多步檢索過程
• 與各種嵌入模型和向量存儲(chǔ)集成
• 用于分析和可視化檢索性能的工具

對(duì)于有興趣突破檢索技術(shù)界限的開發(fā)人員和研究人員來說,R2R提供了一套獨(dú)特而強(qiáng)大的工具。

8、Neurite

GitHub Stars: 909 stars

Neurite是一個(gè)新興的RAG框架,旨在簡化構(gòu)建人工智能驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序的過程。雖然與其他一些框架相比,它的用戶基礎(chǔ)較小,但其對(duì)開發(fā)者體驗(yàn)和快速原型構(gòu)建的關(guān)注使其值得探索。Neurite值得注意的特點(diǎn)包括:

• 用于構(gòu)建RAG管道的直觀API
• 支持多種數(shù)據(jù)源和嵌入模型
• 內(nèi)置緩存和優(yōu)化機(jī)制
• 可擴(kuò)展的自定義組件架構(gòu)

Neurite強(qiáng)調(diào)簡單性和靈活性,使其成為希望在其應(yīng)用程序中快速實(shí)現(xiàn)RAG功能的開發(fā)人員的有吸引力的選擇。

9、FlashRAG

GitHub Stars: 905 Stars

FlashRAG是一個(gè)由中國人民大學(xué)自然語言處理與信息檢索實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的輕量級(jí)高效RAG框架。盡管它Stars很少,但其對(duì)性能和效率的關(guān)注使其成為一個(gè)值得關(guān)注的競爭者。FlashRAG值得注意的方面包括:

• 經(jīng)過優(yōu)化的檢索算法,提高速度
• 支持分布式處理和擴(kuò)展
• 與流行的語言模型和向量存儲(chǔ)集成
• 用于基準(zhǔn)測試和性能分析的工具

對(duì)于速度和效率至關(guān)重要的應(yīng)用程序,FlashRAG提供了一套專門的工具和優(yōu)化。

10、Canopy

GitHub Stars: 923

Canopy是Pinecone開發(fā)的RAG框架,Pinecone是以其向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)而聞名的公司。它利用Pinecone在高效向量搜索方面的專業(yè)知識(shí),提供強(qiáng)大且可擴(kuò)展的RAG解決方案。Canopy值得注意的特點(diǎn)包括:

• 與Pinecone的向量數(shù)據(jù)庫緊密集成
• 支持流式處理和實(shí)時(shí)更新
• 高級(jí)查詢處理和重新排序功能
• 用于管理和版本控制知識(shí)庫的工具

Canopy專注于可伸縮性和與Pinecone生態(tài)系統(tǒng)的集成,使其成為已經(jīng)在使用或考慮使用Pinecone進(jìn)行向量搜索需求的組織的絕佳選擇。

總結(jié)

RAG框架正在快速發(fā)展,呈現(xiàn)出百花齊放的盛況。從功能全面、久經(jīng)考驗(yàn)的Haystack,到專注領(lǐng)域創(chuàng)新的FlashRAG和R2R,各具特色的框架為不同需求和應(yīng)用場景提供了優(yōu)質(zhì)的選擇。在評(píng)估和選型RAG框架時(shí),我們需要綜合考慮以下因素:

• 項(xiàng)目的具體需求和約束
• 所需的定制化和靈活性
• 框架的可擴(kuò)展性和性能表現(xiàn)
• 框架背后社區(qū)的活躍度和貢獻(xiàn)度
• 文檔和技術(shù)支持的完備性  

通過系統(tǒng)評(píng)估并實(shí)際嘗試不同的框架,我們可以找到最契合自身需求的RAG解決方案,用于構(gòu)建更加智能、全面、有洞察力的人工智能應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步,這些框架也必將持續(xù)演進(jìn),新的開源項(xiàng)目也將不斷涌現(xiàn)。對(duì)于致力于將人工智能的力量應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界問題的開發(fā)者和研究人員而言,持續(xù)關(guān)注RAG領(lǐng)域的最新動(dòng)向,將是保持技術(shù)領(lǐng)先的關(guān)鍵所在。