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） 技術應運而生。RAG 通過將外部知識庫中的相關信息檢索出來，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，還能降低模型產生錯誤或“胡言亂語”的風險。

近年來，GitHub 上涌現出了大量開源 RAG 框架，它們在架構設計、數據預處理、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，主要用于構建端到端的問答和搜索系統。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 等后端數據庫。

模塊化管道：可自定義構建檢索、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，方便構建問答系統。

優

靈活性高：模塊化設計使得用戶可以根據具體需求調整各個環節；

生態成熟：社區活躍、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，可應對大規模數據檢索。

缺

配置復雜：在實際應用中需要對參數進行調優，初學者可能會感到上手難度較大；

性能瓶頸：在海量數據場景下，檢索速度和準確性可能受到后端數據庫性能的限制。

2. RAGFlow

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

主要功能：

預構建的工作流設計：提供標準化的 RAG 管道；

文檔切分與解析：內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據庫集成。

優

用戶友好：直觀的工作流界面降低了開發門檻；

快速原型：預配置組件使得快速構建和部署成為可能；

高效文檔解析：特別適合處理格式復雜的文檔和圖片數據。

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；

社區規模相對較小：相比 Haystack 等成熟框架，用戶和社區貢獻相對有限。

3. txtai

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

主要功能：

 嵌入數據庫：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：可自定義數據預處理、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

一體化解決方案：集成數據處理、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多種 AI 功能的用戶；

跨語言支持：能處理多種數據格式和語言，靈活性較高。

缺

系統較復雜：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 是斯坦福大學開發的面向學術研究的 RAG 框架，專注于探索 RAG 技術的前沿算法和方法。雖然其社區活躍度和星標數量較少，但其學術背景使其在前沿研究中具有較高的參考價值。

主要功能：

創新性算法實現：探索多種先進的檢索與生成技術；優化檢索精度：注重提高檢索結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合，支持復雜任務處理。

優

學術前沿：適合科研人員和開發者了解和研究最新的 RAG 技術；

算法創新：在檢索策略和生成算法上具有獨特思路；

精度高：優化了檢索機制，生成結果準確率較高。

缺

易用性不足：文檔和社區支持較弱，初學者上手難度較大；

實用性偏低：更多面向研究驗證，缺乏商業級的穩定性和擴展性。

5. LLM-App

LLM-App 是一款用于構建動態 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，支持實時數據同步和多種數據源接入，非常適合希望盡快將 RAG 系統應用到生產環境中的開發者。

主要功能：

Docker 容器化部署：提供即用型容器鏡像；

動態數據支持：支持實時數據更新和多數據源整合；

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據庫進行集成。

優

部署簡單：即用型容器大幅降低上線門檻；

實時性好：支持動態數據更新，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；

社區規模較小：文檔和用戶案例相對較少，可能需要開發者自行摸索部分細節。

6. Cognita

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

主要功能：

端到端平臺：涵蓋數據處理、嵌入生成、檢索、生成和監控；

實驗跟蹤：內置模型版本控制和實驗記錄功能；

可視化監控：支持對整個 RAG 流程的監控和調優；

API 驅動：方便與第三方系統整合。

優

全流程管理：提供完整的 MLOps 支持，適用于大規模生產環境；

高擴展性：模塊化設計使得各環節可以獨立擴展和優化；

企業級特性：安全、穩定，適合商業應用部署。

缺

新興項目：社區和文檔支持尚在建設中；

實現復雜：對于小型開發者來說，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化最終生成的文本答案。它通過對檢索結果進行再檢索和重新排序，從而提升生成答案的相關性和準確性。

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：內置評分和排序算法提高答案相關性；

與多種嵌入模型兼容：靈活選擇向量化和檢索策略；

可視化調優：提供工具幫助開發者分析檢索效果。

優

檢索迭代：新穎的多步檢索方法顯著提高了文本相關性；

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：用戶可根據具體需求調整迭代次數和排序策略。

缺

實現復雜：多階段迭代增加了計算量和系統復雜度；

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，快速構建原型；

內置緩存：支持檢索結果的緩存機制；

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整。

優

輕量級：系統設計簡單，適合小型項目和原型開發；

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和評估各種 RAG 算法。

主要功能：

高效檢索算法：經過優化的檢索模塊，專注于速度和精度；

分布式處理：支持多節點并行處理以應對大規模數據；

評測工具：內置基準測試和性能分析工具，便于比較不同算法。

優

高性能：針對速度和效率做了大量優化，適合對性能要求嚴格的場景；

適合研究：為學術和實驗提供了完善的評測指標；

開源透明：代碼結構清晰，便于理解和二次開發。

缺

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

穩定性待驗證：在實際生產環境中的穩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：如果主要面向企業級知識問答系統，則需要考慮系統的穩定性、擴展性和安全性；如果是快速原型或學術研究，則輕量級框架如 Neurite 或 nano-GraphRAG 可能更適合。

數據類型：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）更具優勢；而面向簡單問答系統的場景，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復雜度和響應時間。

依賴生態：有的框架（如 Canopy）依賴于特定的向量數據庫生態（Pinecone），在選型時需要考慮是否符合現有系統環境以及部署成本。

GitHub 上涌現的眾多開源 RAG 框架為構建智能問答、搜索和知識管理系統提供了豐富的選擇。從功能全面、擴展性強的 Haystack，到界面友好、快速原型構建的 RAGFlow，再到注重學術前沿和算法創新的 STORM，每個框架都有其獨特優勢和適用場景。同時，GraphRAG 系列通過引入圖結構進一步增強了文檔中信息塊之間的關聯性，為特定領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，需要根據項目需求、數據類型、定制化程度以及部署環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 技術正逐步成熟并在各個領域展現出巨大潛力，GitHub 上的眾多開源項目為開發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，幫助開發者打造出更智能、更高效的系統。