2024 Die 10 besten RAG-Frameworks von Github

Retrieval-enhanced generation (RAG) hat sich als eine leistungsfähige Technik zur Verbesserung der Fähigkeiten großer Sprachmodelle herausgestellt.

RAG Frameworks kombinieren die Vorteile von Retrieval-basierten Systemen und generativen Modellen, um genauere, kontextbezogene und zeitnahe Antworten zu liefern. Da die Nachfrage nach hochentwickelten KI-Lösungen wächst, sind auf GitHub eine Reihe von Open-Source-RAG-Frameworks entstanden, die jeweils über einzigartige Merkmale und Funktionen verfügen. Was sind die Merkmale von RAG-Frameworks?

Zu stark vereinfachter RAG-Arbeitsablauf

Suche Verbesserte Generation(RAG) ist ein Rahmenwerk für künstliche Intelligenz, das die Fähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Integration externer Wissensquellen verbessert.

RAG arbeitet, indem es relevante Informationen aus der Wissensdatenbank abruft und diese verwendet, um die Eingaben in das LLM zu ergänzen, so dass das Modell genauere, aktuellere und kontextbezogene Antworten generieren kann.

Dieser Ansatz hilft, Beschränkungen wie Wissensfristen zu überwinden, und verringert das Risiko von Halluzinationen in der LLM-Ausgabe.

Warum kann ich nicht einfach LangChain verwenden?

LangChain ist zwar ein leistungsfähiges Werkzeug zur Erstellung von LLM-Anwendungen, aber es ist kein direkter Ersatz für RAG; vielmehr kann LangChain zur Implementierung eines RAG-Systems verwendet werden. Hier sind einige Gründe, warum Sie RAG zusätzlich zu LangChain benötigen:

1. Externes WissenRAG: Die RAG ermöglicht es Ihnen, domänenspezifische oder aktuelle Informationen in die LLM-Trainingsdaten einzubringen, die sonst möglicherweise nicht existieren.
2. Verbesserte GenauigkeitRAG kann durch die Reaktion auf der Grundlage der abgerufenen Informationen Fehler und Täuschungen erheblich reduzieren.
3. PersonalisierungRAG ermöglicht es Ihnen, die Antworten für bestimmte Datensätze oder Wissensdatenbanken anzupassen, was für viele Geschäftsanwendungen von entscheidender Bedeutung ist.
4. TransparenzDie RAG erleichtern die Rückverfolgung der Quelle der Informationen, die zur Erstellung der Antwort verwendet wurden, und verbessern so die Überprüfbarkeit.

Im Wesentlichen stellt LangChain die Werkzeuge und Abstraktionen für die Erstellung von LLM-Anwendungen bereit, während RAG eine spezifische Technik ist, die mit LangChain implementiert werden kann, um die Qualität und Zuverlässigkeit der LLM-Ausgabe zu verbessern.

Die 10 besten RAG-Frameworks von GitHub

In diesem Artikel werden wir die 10 besten RAG-Frameworks untersuchen, die derzeit auf GitHub verfügbar sind. Diese Frameworks repräsentieren den neuesten Stand der RAG-Technologie und sind es wert, von Entwicklern, Forschern und Organisationen untersucht zu werden, die ihre KI-gestützten Anwendungen implementieren oder verbessern wollen.

1. der Heuhaufen

GitHub-Sternewertung: 14,6k Sterne

Haystack ist ein leistungsfähiges und flexibles Framework für den Aufbau von End-to-End-Fragebeantwortungs- und Suchsystemen. Es verfügt über eine modulare Architektur, die es Entwicklern ermöglicht, auf einfache Weise Pipelines für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben zu erstellen, einschließlich Dokumentenabfrage, Fragenbeantwortung und Zusammenfassung:

• Unterstützung für mehrere Dokumentenspeicher (Elasticsearch, FAISS, SQL, usw.)
• Integration mit gängigen Sprachmodellen (BERT, RoBERTa, DPR, etc.)
• Skalierbare Architektur für die Verarbeitung einer großen Anzahl von Dateien
• Benutzerfreundliche API für die Erstellung benutzerdefinierter NLP-Pipelines

Die Vielseitigkeit von Haystack und die umfangreiche Dokumentation machen es zu einer hervorragenden Wahl für Anfänger und erfahrene Entwickler, die RAG-Systeme implementieren.

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

2) RAGFlow

GitHub-Sternchenbewertung: 11.6k

RAGFlow ist ein relativ neuer Marktteilnehmer im Bereich der RAG-Frameworks, gewinnt aber aufgrund seines Fokus auf Einfachheit und Effizienz schnell an Zugkraft. Das Framework zielt darauf ab, den Prozess der Erstellung von RAG-basierten Anwendungen zu vereinfachen, indem es eine Reihe von vorgefertigten Komponenten und Arbeitsabläufen bereitstellt:

• Intuitive Schnittstelle für die Gestaltung von Arbeitsabläufen
• Vorkonfigurierte RAG-Pipeline für gängige Anwendungsfälle
• Integration mit gängigen Vektordatenbanken
• Unterstützung für benutzerdefinierte eingebettete Modelle

Der benutzerfreundliche Ansatz von RAGFlow macht es zu einer attraktiven Option für Entwickler, die schnell prototypische RAG-Anwendungen erstellen und einsetzen wollen, ohne sich mit der zugrunde liegenden Komplexität auseinandersetzen zu müssen.

https://github.com/infiniflow/ragflow

3. txtai

GitHub-Sterne: 7.5k

txtai ist eine vielseitige KI-Datenplattform, die über das traditionelle RAG-Framework hinausgeht. Sie bietet ein umfassendes Set von Werkzeugen für den Aufbau von semantischer Suche, Sprachmodellierungsworkflows und Dokumentenverarbeitungspipelines:

• Eingebettete Datenbank für effiziente Ähnlichkeitssuche
• APIs für die Integration von Sprachmodellen und anderen KI-Diensten
• Erweiterbare Architektur für maßgeschneiderte Arbeitsabläufe
• Unterstützung für mehrere Sprachen und Datentypen

Der All-in-One-Ansatz von txtai macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen, die ein breites Spektrum an KI-Funktionen in einem einzigen Framework implementieren möchten.

https://github.com/neuml/txtai

4. STURM

GitHub-Sternewertung: 5.000 Sterne

Stanford Open Source RAG-Modelle

STORM (Stanford Open Source RAG Model) ist ein forschungsorientiertes RAG-Framework, das an der Stanford University entwickelt wurde. STORM hat vielleicht weniger Sterne als einige andere Frameworks, aber sein akademischer Hintergrund und sein Fokus auf Spitzentechnologien machen es zu einer wertvollen Ressource für Forscher und Entwickler, die an den neuesten Fortschritten in der RAG-Technologie interessiert sind:

• Implementierung neuer RAG-Algorithmen und -Techniken
• Konzentration auf die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz des Abrufmechanismus
• Integration mit modernen Sprachmodellen
• Zahlreiche Dokumente und Forschungsarbeiten

Für diejenigen, die die Grenzen der RAG-Technologie erforschen wollen, bietet STORM eine solide Grundlage, die durch akademische Strenge unterstützt wird.

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

5. LLM-App

GitHub-Sternewertung: 3.4K

LLM-App ist eine Sammlung von Vorlagen und Werkzeugen zur Erstellung dynamischer RAG-Anwendungen.

• Gebrauchsfertige Docker-Container für die schnelle Bereitstellung
• Unterstützung für dynamische Datenquellen und Echtzeit-Updates
• Integration mit gängigen LLM- und Vektordatenbanken
• Anpassbare Vorlagen für verschiedene RAG-Anwendungsfälle

Die Fokussierung der LLM-App auf operative Aspekte und Echtzeitfunktionalität macht sie zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die ein produktionsreifes RAG-System einsetzen möchten.

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

6. kognita

GitHub-Sternewertung: 3K Sterne

Cognita ist ein Neuzugang im Bereich der RAG-Frameworks, der sich darauf konzentriert, eine einheitliche Plattform für die Erstellung und den Einsatz von KI-Anwendungen zu bieten. Es hat zwar eine niedrigere Sternebewertung als einige andere Frameworks, aber sein umfassender Ansatz und die Betonung der MLOps-Prinzipien machen es erwägenswert:

• End-to-End-Plattform für die Entwicklung von RAG-Anwendungen
• Integration mit gängigen ML-Frameworks und -Tools
• Integrierte Überwachungs- und Beobachtungsfunktionen
• Unterstützung für Modellversionierung und Versuchsverfolgung

Der ganzheitliche Ansatz von Cognita bei der Entwicklung von KI-Anwendungen macht das Unternehmen zu einer überzeugenden Option für Unternehmen, die den gesamten ML-Lebenszyklus rationalisieren möchten.

https://github.com/truefoundry/cognita

7. R2R

GitHub-Sternewertung: 2,5K Sterne

R2R (Retrieval-to-Retrieval) ist ein spezieller RAG-Rahmen, der sich auf die Verbesserung des Retrievalprozesses durch iterative Verbesserungen konzentriert. Auch wenn es weniger Sterne hat, ist es aufgrund seines innovativen Ansatzes für das Retrieval ein bemerkenswerter Rahmen:

• Implementierung von neuartigen Suchalgorithmen
• Unterstützt mehrstufigen Suchprozess
• Integration mit verschiedenen Einbettungsmodellen und Vektorspeichern
• Tools zur Analyse und Visualisierung der Suchleistung

R2R bietet Entwicklern und Forschern, die die Grenzen der Retrieval-Technologie erweitern wollen, eine einzigartige und leistungsstarke Reihe von Tools.

8. neurite

GitHub-Sternewertung: 909 Sterne

Neurit

Neurite ist ein aufstrebendes RAG-Framework, das den Prozess der Entwicklung von KI-gesteuerten Anwendungen vereinfachen soll. Es hat zwar eine kleinere Nutzerbasis als einige andere Frameworks, aber sein Fokus auf Entwicklererfahrung und schnelles Prototyping macht es erkundenswert:

• Intuitive API für die Erstellung von RAG-Pipelines
• Unterstützung für mehrere Datenquellen und eingebettete Modelle
• Integrierte Caching- und Optimierungsmechanismen
• Erweiterbare Architektur für kundenspezifische Komponenten

Die Betonung der Einfachheit und Flexibilität von Neurite macht es zu einer attraktiven Option für Entwickler, die RAG-Funktionalität schnell in ihre Anwendungen implementieren möchten.

https://github.com/satellitecomponent/Neurite

9. flashRAG

GitHub-Sternewertung: 905 Sterne

FlashRAG vom Labor für natürliche Sprachverarbeitung und Informationssuche der Renmin Universität von China

FlashRAG ist ein leichtgewichtiges und effizientes RAG-Framework, das vom Natural Language Processing and Information Retrieval Laboratory der Renmin University of China entwickelt wurde und folgende Hauptmerkmale aufweist

• Optimierung der Suchalgorithmen zur Verbesserung der Suchgeschwindigkeit
• Unterstützung für verteilte Verarbeitung und Skalierung
• Integration mit gängigen Sprachmodellen und Vektorspeichern
• Benchmarking- und Leistungsanalysetools

Für Anwendungen, bei denen es auf Geschwindigkeit und Effizienz ankommt, bietet FlashRAG eine Reihe spezieller Tools und Optimierungslösungen.

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

10. überdachung

GitHub-Sternewertung: 923 Sterne

Canopy ist ein RAG-Framework, das von Pinecone entwickelt wurde, einem Unternehmen, das für seine Vektordatenbanktechnologie bekannt ist. Es nutzt das Know-how von Pinecone bei der effizienten Vektorsuche, um eine leistungsstarke und skalierbare RAG-Lösung zu bieten:

• Enge Integration mit der Vektordatenbank von Pinecone
• Unterstützung für Streaming und Echtzeit-Updates
• Erweiterte Funktionen für die Verarbeitung und Neuordnung von Abfragen
• Werkzeuge für die Verwaltung und Versionierung von Wissensdatenbanken

Mit dem Schwerpunkt auf Skalierbarkeit und Integration in das Pinecone-Ökosystem ist Canopy eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die bereits Pinecone für ihre Vektorsuche nutzen oder dies in Betracht ziehen.

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

am Ende schreiben

Die Welt der RAG-Frameworks ist vielfältig und entwickelt sich schnell weiter, und jedes der zehn von uns untersuchten Frameworks bietet einzigartige Vorteile und Fähigkeiten. Vom umfassenden und ausgereiften Haystack bis hin zu aufstrebenden Spezial-Frameworks wie FlashRAG und R2R gibt es für jeden Bedarf und Anwendungsfall eine passende Lösung:

• Besondere Anforderungen an das Projekt
• Das Maß an Anpassung und Flexibilität, das Sie brauchen
• Skalierbarkeit und Leistungsmerkmale des Frameworks
• Gemeinschaftsebene und Aktivitäten rund um den Rahmen
• Qualität der verfügbaren Dokumentation und Unterstützung

Durch die sorgfältige Bewertung dieser Faktoren und das Experimentieren mit verschiedenen Frameworks können Sie die RAG-Lösung finden, die Ihren Anforderungen am besten entspricht und Ihnen hilft, intelligentere, kontextbezogene KI-Anwendungen zu entwickeln. Für Entwickler und Organisationen, die die Leistungsfähigkeit von KI in ihren Anwendungen und Diensten nutzen wollen, ist es unerlässlich, sich über die neuesten Entwicklungen der RAG-Technologie auf dem Laufenden zu halten.