如果你正在研究RAG，那么这10个开源框架非常值得一看！

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检索增强生成（RAG）已成为增强大型语言模型能力的一种强大技术。
RAG 框架结合了基于检索系统的优点与生成模型的能力，使得响应更加准确、上下文相关且实时更新。随着对复杂 AI 解决方案需求的增长，GitHub 上涌现出众多开源 RAG 框架，每个框架都提供了独特的特性和能力。

RAG 框架的功能

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的信息，并将其用于增强 LLM 的输入，使模型能够生成更准确、更及时、更具上下文相关性的响应。
这种方法有助于克服知识截止日期等限制，并减少了 LLM 输出中幻觉的风险。

RAG 工作流简化

RAG 的工作流程可以简单描述为：

信息检索：从预先构建的知识库中找到与当前查询相关的信息；
信息增强：将检索到的信息与用户输入结合，构成增强后的模型输入；
生成回答：利用增强后的输入，生成准确且具上下文关联性的回答。

LangChain 与 RAG

虽然 LangChain 是构建 LLM 应用的强大工具，但它并不是 RAG 的直接替代品。相反，LangChain 可以用于实现 RAG 系统。
为什么我们需要在 LangChain 之外使用 RAG？主要有以下几点：

外部知识：RAG 允许您整合特定领域或最新信息，这些信息可能不在 LLM 的训练数据中。
改进的准确性：通过基于检索到的信息来形成响应，RAG 可以显著减少错误和幻觉。
定制：RAG 允许您针对特定数据集或知识库调整响应，这对于许多商业应用至关重要。
透明度：RAG 使追踪用于生成响应的信息来源变得更加容易，从而提高了可审计性。

本质上，虽然 LangChain 提供了构建 LLM 应用的工具和抽象概念，RAG 是一种可以利用 LangChain 实现的特定技术，用以提升 LLM 输出的质量和可靠性。

在这篇文章中，我们将探讨目前在 GitHub 上可用的十个 RAG 框架，这些优秀框架对于希望实现或改进 AI 驱动应用的开发人员、研究人员和组织来说，都值得深入研究。

1. Haystack by deepset-ai

stars：19.3K
地址：https://github.com/deepset-ai/haystack

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。它提供了模块化架构，使开发人员能够轻松创建文档检索、问答和摘要等各种 NLP 任务的管道。

主要功能：

支持多种文档存储（如 Elasticsearch、FAISS、SQL 等）
与流行的语言模型（如 BERT、RoBERTa、DPR 等）集成
可扩展架构，适合处理大量文档
提供易于使用的 API，便于构建自定义 NLP 管道

Haystack 的多功能性和详尽的文档使其成为初学者和经验丰富的开发人员在实现 RAG 系统时的优秀选择。

安装：

pip install haystack-ai

或者

pip install git+https://github.com/deepset-ai/haystack.git@main

2. RAGFlow by infiniflow

stars：38.5K
地址：https://github.com/infiniflow/ragflow

RAGFlow 是 RAG 框架领域中相对较新的参与者，但由于其专注于简洁性和效率，很快获得了关注。该框架旨在通过预构建组件和工作流程简化 RAG 应用程序的构建。

显著功能：

直观的工作流程设计界面
预配置的 RAG 管道，适用于常见用例
与流行的向量数据库集成
支持自定义嵌入模型

RAGFlow 的用户友好性使其成为希望快速原型设计和部署 RAG 应用程序的开发人员的理想选择。

官方 demo：

官方提供一个 demo 地址，登录可体验，访问地址：https://demo.ragflow.io

更新进度：

我们从它的更新日志可以看到，它的更新还是相对比较频繁和即使的，在今年 2 月 5 日最新的更新日志中，我们可以看目前该框架已经对接了硅基流动和最火爆的DeepSeek-R1\DeepSeek-V3

3. txtai by neuml

stars：10.4K
地址：https://github.com/neuml/txtai

txtai 是一个多功能的 AI 驱动数据平台，超越了传统的 RAG 框架。它提供了一整套工具，用于构建语义搜索、语言模型工作流和文档处理管道。

关键功能：

用于高效相似性搜索的嵌入式数据库
提供集成语言模型和其他 AI 服务的 API
可扩展的工作流自定义架构
支持多种语言和数据类型

txtai 的一站式方法使其成为希望在单一框架内实现广泛 AI 功能的组织的优秀选择。

4. STORM by stanford-oval

stars：22K
地址：https://github.com/stanford-oval/storm

STORM（斯坦福开源 RAG 模型）是由斯坦福大学开发的面向研究的 RAG 框架。虽然它的星数可能不及其他框架，但其学术背景和对尖端技术的关注，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重要资源。

突出特点：

实现了新型 RAG 算法和技术
专注于提升检索机制的准确性和效率
与最先进的语言模型无缝集成
附带详尽的文档和研究论文

对于希望探索 RAG 技术前沿的用户来说，STORM 提供了由学术严谨性支撑的坚实基础。

5. LLM-App by pathwaycom

stars：12.7K
地址：https://github.com/pathwaycom/llm-app

LLM-App 是一个用于构建动态 RAG 应用的模板和工具集合，以实时数据同步和容器化部署为特色。

主要功能：

即用型 Docker 容器，支持快速部署
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
提供多种可定制模板，适用于各类 RAG 用例

LLM-App 对操作和实时能力的强调，使其成为部署生产就绪 RAG 系统的组织的理想选择。

6. Cognita by truefoundry

stars：3.6K
地址：https://github.com/truefoundry/cognita

Cognita 是 RAG 框架领域中的新晋参与者，专注于提供一个统一的平台，用于构建和部署 AI 应用。尽管其星数较少，但其全面的方法和对 MLOps 原则的重视，使其值得关注。

显著特性：

提供端到端的 RAG 应用开发平台
与流行的机器学习框架和工具无缝集成
内置监控和可观测性功能
支持模型版本管理和实验跟踪

Cognita 的整体方案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。

7. R2R by SciPhi-AI

stars：5K
地址：https://github.com/SciPhi-AI/R2R

R2R（Retrieval-to-Retrieval）是一个专注于通过迭代细化改进检索过程的专用 RAG 框架。虽然星数不高，但其在检索方面的创新方法使其成为一个值得关注的框架。

关键特点：

实现了新型检索算法
支持多步检索过程
可与各种嵌入模型和向量存储集成
提供分析和可视化检索性能的工具

对于希望推动检索技术边界的开发人员和研究人员来说，R2R 提供了一套独特且强大的工具。

8. Neurite by satellitecomponent

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

Neurite 是一个新兴的 RAG 框架，旨在简化构建 AI 驱动应用的过程。虽然其用户基础较小，但其专注于开发者体验和快速原型设计的理念，使其值得一试。

显著功能：

提供直观的 API 以构建 RAG 管道
支持多种数据源和嵌入模型
内置缓存和优化机制
具有可扩展的自定义组件架构

Neurite 的简洁性和灵活性使其成为希望快速实现 RAG 功能的开发人员的理想选择。

9. FlashRAG by RUC-NLPIR

地址：https://github.com/RUC-NLPIR/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且高效的 RAG 框架。虽然其星数较低，但其对性能和效率的专注，使其成为一个不可忽视的竞争者。

关键特点：

优化的检索算法以提高处理速度
支持分布式处理和扩展性
与流行的语言模型和向量存储系统集成
提供基准测试和性能分析的工具

对于对速度和效率要求极高的应用场景，FlashRAG 提供了一套专门的工具和优化方案。

10. Canopy by pinecone-io

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

Canopy 是由 Pinecone 公司开发的 RAG 框架，Pinecone 以其向量数据库技术而闻名。

主要特点：

与 Pinecone 的向量数据库紧密集成
支持流式传输和实时更新
提供高级查询处理与重新排序功能
包含用于管理和版本控制知识库的工具

Canopy 专注于可扩展性和与 Pinecone 生态系统的深度集成，使其成为已经使用或计划使用 Pinecone 进行向量搜索的组织的理想选择。

结论

RAG 框架的世界多样而迅速演进，我们介绍的这十个框架各自拥有独特的优点和能力。从全面且成熟的 Haystack 到新兴的专用框架如 FlashRAG 和 R2R，各种需求和应用场景都能找到合适的解决方案。在选择 RAG 框架时，应考虑项目的具体需求、所需的定制化和灵活性、框架的可扩展性与性能、社区的规模和活跃度以及文档和支持的质量。通过对这些因素进行仔细评估并试用不同的框架，你可以找到最适合自己需求的 RAG 方案，进而构建更智能、上下文感知的 AI 应用。随着 AI 领域的不断发展，我们可以预期这些框架将持续进化，并不断涌现出新的技术成果。