隨著大型語言模型在自然語言處理中的廣泛應用，其固有的知識截止和“幻覺”問題逐漸暴露。為了解決這些問題，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG） 技術(shù)應運而生。RAG 通過將外部知識庫中的相關(guān)信息檢索出來，并將這些信息融合到生成過程的上下文中，從而大幅提高了回答的準確性、時效性以及上下文一致性。這一方法不僅能克服知識截止問題，還能降低模型產(chǎn)生錯誤或“胡言亂語”的風險。

近年來，GitHub 上涌現(xiàn)出了大量開源 RAG 框架，它們在架構(gòu)設計、數(shù)據(jù)預處理、檢索策略、生成策略等方面各具特色。接下來，我們將詳細介紹幾款較為流行的 RAG 框架，并分析它們各自的優(yōu)缺點。

主流 RAG 框架簡介

1. Haystack

Haystack 是 deepset 團隊推出的一款功能強大且靈活的 RAG 框架，主要用于構(gòu)建端到端的問答和搜索系統(tǒng)。它通過模塊化的設計支持文檔檢索、問答以及文本摘要等多種任務，并可與 Elasticsearch、FAISS、SQL 等多種文檔存儲方案無縫集成。

主要功能：

多種文檔存儲支持：支持 Elasticsearch、FAISS、SQL 等后端數(shù)據(jù)庫。

模塊化管道：可自定義構(gòu)建檢索、排序、生成的完整工作流。

與多種語言模型集成：支持 BERT、RoBERTa、DPR 等模型，方便構(gòu)建問答系統(tǒng)。

優(yōu)

靈活性高：模塊化設計使得用戶可以根據(jù)具體需求調(diào)整各個環(huán)節(jié)；

生態(tài)成熟：社區(qū)活躍、文檔完善，易于上手；

擴展性好：支持多種后端存儲和語言模型，可應對大規(guī)模數(shù)據(jù)檢索。

缺

配置復雜：在實際應用中需要對參數(shù)進行調(diào)優(yōu)，初學者可能會感到上手難度較大；

性能瓶頸：在海量數(shù)據(jù)場景下，檢索速度和準確性可能受到后端數(shù)據(jù)庫性能的限制。

2. RAGFlow

RAGFlow 是一款專注于深度文檔理解的開源 RAG 引擎，旨在為各種規(guī)模的企業(yè)和個人提供一套精簡的 RAG 工作流程。它通過預構(gòu)建的組件和直觀的工作流界面，使得基于 RAG 的應用開發(fā)變得更加簡單快捷。

主要功能：

預構(gòu)建的工作流設計：提供標準化的 RAG 管道；

文檔切分與解析：內(nèi)置多種文檔切分模板，支持 OCR、表格解析等；

向量檢索與排序：支持自定義嵌入模型和向量數(shù)據(jù)庫集成。

優(yōu)

用戶友好：直觀的工作流界面降低了開發(fā)門檻；

快速原型：預配置組件使得快速構(gòu)建和部署成為可能；

高效文檔解析：特別適合處理格式復雜的文檔和圖片數(shù)據(jù)。

缺

場景針對性強：主要聚焦于文檔和知識庫的應用，對于其他類型的 RAG 應用可能靈活性不足；

社區(qū)規(guī)模相對較?。合啾?Haystack 等成熟框架，用戶和社區(qū)貢獻相對有限。

3. txtai

txtai 是一個多功能的人工智能數(shù)據(jù)平臺，不僅支持語義搜索和問答，還能構(gòu)建完整的 RAG 工作流。txtai 提供了一整套工具，用于將文檔轉(zhuǎn)換為嵌入、存儲到向量數(shù)據(jù)庫中，并通過 API 調(diào)用語言模型生成答案。

主要功能：

 嵌入數(shù)據(jù)庫：支持高效相似性搜索；

API 接口：提供與多種語言模型集成的接口；

工作流管理：可自定義數(shù)據(jù)預處理、檢索和生成流程；多語言支持：適用于中文及其他語言的文檔處理。

優(yōu)

一體化解決方案：集成數(shù)據(jù)處理、嵌入生成與問答功能；

擴展性強：適合需要在單一平臺上實現(xiàn)多種 AI 功能的用戶；

跨語言支持：能處理多種數(shù)據(jù)格式和語言，靈活性較高。

缺

系統(tǒng)較復雜：一體化平臺對初學者可能存在較高的學習曲線；

部署和維護要求較高：需要較好的計算資源和后端支持以確保高效運行。

4. STORM

STORM 是斯坦福大學開發(fā)的面向?qū)W術(shù)研究的 RAG 框架，專注于探索 RAG 技術(shù)的前沿算法和方法。雖然其社區(qū)活躍度和星標數(shù)量較少，但其學術(shù)背景使其在前沿研究中具有較高的參考價值。

主要功能：

創(chuàng)新性算法實現(xiàn)：探索多種先進的檢索與生成技術(shù)；優(yōu)化檢索精度：注重提高檢索結(jié)果與上下文的匹配度；深度模型集成：與最前沿的語言模型深度結(jié)合，支持復雜任務處理。

優(yōu)

學術(shù)前沿：適合科研人員和開發(fā)者了解和研究最新的 RAG 技術(shù)；

算法創(chuàng)新：在檢索策略和生成算法上具有獨特思路；

精度高：優(yōu)化了檢索機制，生成結(jié)果準確率較高。

缺

易用性不足：文檔和社區(qū)支持較弱，初學者上手難度較大；

實用性偏低：更多面向研究驗證，缺乏商業(yè)級的穩(wěn)定性和擴展性。

5. LLM-App

LLM-App 是一款用于構(gòu)建動態(tài) RAG 應用的模板和工具集合。該框架以快速部署和容器化設計為特色，支持實時數(shù)據(jù)同步和多種數(shù)據(jù)源接入，非常適合希望盡快將 RAG 系統(tǒng)應用到生產(chǎn)環(huán)境中的開發(fā)者。

主要功能：

Docker 容器化部署：提供即用型容器鏡像；

動態(tài)數(shù)據(jù)支持：支持實時數(shù)據(jù)更新和多數(shù)據(jù)源整合；

模板定制：提供多種預定義模板，方便快速原型設計；

API 集成：便于與主流語言模型和向量數(shù)據(jù)庫進行集成。

優(yōu)

部署簡單：即用型容器大幅降低上線門檻；

實時性好：支持動態(tài)數(shù)據(jù)更新，適合實時應用；

定制化程度高：模板和配置靈活，適合各種場景應用。

缺

功能范圍有限：對于更復雜的應用場景，可能需要額外的定制開發(fā)；

社區(qū)規(guī)模較?。何臋n和用戶案例相對較少，可能需要開發(fā)者自行摸索部分細節(jié)。

6. Cognita

Cognita 提供了一個端到端的 RAG 應用開發(fā)平臺，集成了文檔處理、檢索、生成及監(jiān)控功能。它強調(diào) MLOps 和全生命周期管理，適合企業(yè)級應用場景。

主要功能：

端到端平臺：涵蓋數(shù)據(jù)處理、嵌入生成、檢索、生成和監(jiān)控；

實驗跟蹤：內(nèi)置模型版本控制和實驗記錄功能；

可視化監(jiān)控：支持對整個 RAG 流程的監(jiān)控和調(diào)優(yōu)；

API 驅(qū)動：方便與第三方系統(tǒng)整合。

優(yōu)

全流程管理：提供完整的 MLOps 支持，適用于大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境；

高擴展性：模塊化設計使得各環(huán)節(jié)可以獨立擴展和優(yōu)化；

企業(yè)級特性：安全、穩(wěn)定，適合商業(yè)應用部署。

缺

新興項目：社區(qū)和文檔支持尚在建設中；

實現(xiàn)復雜：對于小型開發(fā)者來說，可能顯得過于臃腫和復雜。

7. R2R

R2R 框架聚焦于通過多步迭代檢索來優(yōu)化最終生成的文本答案。它通過對檢索結(jié)果進行再檢索和重新排序，從而提升生成答案的相關(guān)性和準確性。

主要功能：

多步檢索：支持遞歸式、多階段的檢索流程；

重排序機制：內(nèi)置評分和排序算法提高答案相關(guān)性；

與多種嵌入模型兼容：靈活選擇向量化和檢索策略；

可視化調(diào)優(yōu)：提供工具幫助開發(fā)者分析檢索效果。

優(yōu)

檢索迭代：新穎的多步檢索方法顯著提高了文本相關(guān)性；

效果明顯：在處理長文本或復雜查詢時能有效減少噪聲；

靈活性高：用戶可根據(jù)具體需求調(diào)整迭代次數(shù)和排序策略。

缺

實現(xiàn)復雜：多階段迭代增加了計算量和系統(tǒng)復雜度；

響應延遲：多次檢索可能導致整體響應時間變長，不適合實時性要求高的場景。

8. Neurite

Neurite 是一款輕量級的 RAG 框架，旨在為開發(fā)者提供簡單、直觀的 API，以便快速搭建和測試 RAG 流程。

主要功能：

簡單易用：提供直觀的接口，快速構(gòu)建原型；

內(nèi)置緩存：支持檢索結(jié)果的緩存機制；

靈活模塊：允許用戶對文檔分塊、嵌入和檢索過程進行自定義調(diào)整。

優(yōu)

輕量級：系統(tǒng)設計簡單，適合小型項目和原型開發(fā)；

上手快：API 簡潔易懂，對初學者友好；

擴展性適中：在簡單應用場景下表現(xiàn)良好。

缺

功能有限：對于大型、復雜的知識庫應用可能無法滿足全部需求；

缺少高級特性：如高級重排序和多模態(tài)支持等功能相對欠缺。

9. FlashRAG

FlashRAG 是一款專注于高效 RAG 研究的 Python 工具包，主要目標是幫助研究人員快速復現(xiàn)和評估各種 RAG 算法。

主要功能：

高效檢索算法：經(jīng)過優(yōu)化的檢索模塊，專注于速度和精度；

分布式處理：支持多節(jié)點并行處理以應對大規(guī)模數(shù)據(jù)；

評測工具：內(nèi)置基準測試和性能分析工具，便于比較不同算法。

優(yōu)

高性能：針對速度和效率做了大量優(yōu)化，適合對性能要求嚴格的場景；

適合研究：為學術(shù)和實驗提供了完善的評測指標；

開源透明：代碼結(jié)構(gòu)清晰，便于理解和二次開發(fā)。

缺

用戶群體有限：主要面向研究人員和高級開發(fā)者，商業(yè)級用戶可能覺得功能不夠完善；

穩(wěn)定性待驗證：在實際生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定性和擴展性還有待進一步檢驗。

RAG框架選型考慮因素 

在選擇合適的 RAG 框架時，應綜合考慮以下幾個方面：

應用場景：如果主要面向企業(yè)級知識問答系統(tǒng)，則需要考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性、擴展性和安全性；如果是快速原型或?qū)W術(shù)研究，則輕量級框架如 Neurite 或 nano-GraphRAG 可能更適合。

數(shù)據(jù)類型：針對不同格式文檔（如 PDF、HTML、圖片等），部分框架（如 RAGFlow）在文檔切分和預處理上有更好的支持。

定制化需求：對于需要高度定制的應用，模塊化和 API 豐富的框架（如 Haystack、Cognita）更具優(yōu)勢；而面向簡單問答系統(tǒng)的場景，則可以選用部署簡單的 LLM-App。

檢索策略與排序機制：如果對答案的準確性要求極高，采用多步檢索與重排序機制（如 R2R、FlashRAG）能帶來更好的效果，但同時也會增加系統(tǒng)復雜度和響應時間。

依賴生態(tài)：有的框架（如 Canopy）依賴于特定的向量數(shù)據(jù)庫生態(tài)（Pinecone），在選型時需要考慮是否符合現(xiàn)有系統(tǒng)環(huán)境以及部署成本。

GitHub 上涌現(xiàn)的眾多開源 RAG 框架為構(gòu)建智能問答、搜索和知識管理系統(tǒng)提供了豐富的選擇。從功能全面、擴展性強的 Haystack，到界面友好、快速原型構(gòu)建的 RAGFlow，再到注重學術(shù)前沿和算法創(chuàng)新的 STORM，每個框架都有其獨特優(yōu)勢和適用場景。同時，GraphRAG 系列通過引入圖結(jié)構(gòu)進一步增強了文檔中信息塊之間的關(guān)聯(lián)性，為特定領(lǐng)域的應用提供了額外的準確性和上下文連貫性。

選擇合適的 RAG 框架，需要根據(jù)項目需求、數(shù)據(jù)類型、定制化程度以及部署環(huán)境等多方面進行綜合考慮。對于追求高性能、實時響應的企業(yè)應用，像 Canopy 和 Cognita 這樣的框架可能更具吸引力；而對于需要快速原型和學術(shù)研究的場景，輕量級框架如 Neurite、nano-GraphRAG 則會是不錯的選擇。

RAG 技術(shù)正逐步成熟并在各個領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，GitHub 上的眾多開源項目為開發(fā)者提供了寶貴的參考資料和實踐案例。未來，隨著更多開源項目的不斷迭代更新和社區(qū)貢獻的增加，RAG 框架必將進一步提升大模型的準確性、實時性和可靠性，從而為各類人工智能應用賦能，幫助開發(fā)者打造出更智能、更高效的系統(tǒng)。