2024 Les 10 meilleurs frameworks RAG de Github

La génération améliorée par la recherche (RAG) est apparue comme une technique puissante pour améliorer les capacités des grands modèles linguistiques.

RAG Les cadres combinent les avantages des systèmes basés sur la recherche et des modèles génératifs pour produire des réponses plus précises, contextuelles et opportunes. À mesure que la demande de solutions d'IA sophistiquées s'accroît, un certain nombre de cadres RAG à code source ouvert ont vu le jour sur GitHub, chacun présentant des caractéristiques et des fonctionnalités uniques. Quelles sont les caractéristiques des cadres RAG ?

Flux de travail RAG simplifié à l'extrême

Génération améliorée par la recherche(RAG) est un cadre d'intelligence artificielle qui améliore les capacités des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) en intégrant des sources de connaissances externes.

Le RAG récupère les informations pertinentes de la base de connaissances et les utilise pour augmenter les entrées du LLM, ce qui permet au modèle de générer des réponses plus précises, plus actuelles et plus pertinentes sur le plan contextuel.

Cette approche permet de surmonter les limitations telles que les délais de connaissance et réduit le risque d'hallucinations dans le résultat du LLM.

Pourquoi ne puis-je pas utiliser LangChain ?

Bien que LangChain soit un outil puissant pour la construction d'applications LLM, il ne remplace pas directement RAG ; LangChain peut plutôt être utilisé pour mettre en œuvre un système RAG. Voici quelques raisons pour lesquelles vous avez besoin de RAG en plus de LangChain :

1. Connaissances externesLe RAG vous permet d'incorporer dans les données de formation du LLM des informations spécifiques à un domaine ou actualisées qui n'existeraient pas autrement.
2. Amélioration de la précisionEn réagissant sur la base des informations récupérées, RAG peut réduire de manière significative les erreurs et les illusions.
3. personnalisationRAG : RAG vous permet de personnaliser les réponses pour des ensembles de données ou des bases de connaissances spécifiques, ce qui est essentiel pour de nombreuses applications commerciales.
4. la transparenceLe RAG permet de retracer plus facilement la source de l'information utilisée pour générer la réponse, améliorant ainsi l'auditabilité.

Essentiellement, LangChain fournit les outils et les abstractions pour construire des applications LLM, tandis que RAG est une technique spécifique qui peut être mise en œuvre à l'aide de LangChain pour améliorer la qualité et la fiabilité des résultats LLM.

Les 10 meilleurs frameworks RAG de GitHub

Dans cet article, nous allons explorer les 10 meilleurs frameworks RAG actuellement disponibles sur GitHub. Ces frameworks représentent la pointe de la technologie RAG et méritent d'être étudiés par les développeurs, les chercheurs et les organisations qui cherchent à mettre en œuvre ou à améliorer leurs applications basées sur l'IA.

1. la botte de foin

Classement GitHub : 14.6k étoiles

Haystack est un cadre puissant et flexible permettant de construire des systèmes de recherche et de réponse aux questions de bout en bout. Son architecture modulaire permet aux développeurs de créer facilement des pipelines pour une variété de tâches NLP, y compris la recherche de documents, la réponse aux questions et le résumé :

• Prise en charge de plusieurs magasins de documents (Elasticsearch, FAISS, SQL, etc.)
• Intégration avec les modèles linguistiques les plus courants (BERT, RoBERTa, DPR, etc.)
• Architecture évolutive pour le traitement d'un grand nombre de fichiers
• API facile à utiliser pour créer des pipelines NLP personnalisés

La polyvalence de Haystack et sa documentation complète en font un excellent choix pour les débutants et les développeurs expérimentés qui mettent en œuvre des systèmes RAG.

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

2. RAGFlow

Classement GitHub : 11.6k

RAGFlow est un nouveau venu dans l'espace des cadres RAG, mais il gagne rapidement du terrain en raison de l'importance qu'il accorde à la simplicité et à l'efficacité. Le cadre vise à simplifier le processus de création d'applications basées sur RAG en fournissant un ensemble de composants et de flux de travail préconstruits :

• Interface intuitive de conception du flux de travail
• Pipeline RAG préconfiguré pour les cas d'utilisation courants
• Intégration avec les bases de données vectorielles les plus courantes
• Prise en charge des modèles intégrés personnalisés

L'approche conviviale de RAGFlow en fait une option attrayante pour les développeurs qui souhaitent créer et déployer rapidement des prototypes d'applications RAG sans avoir à se plonger dans la complexité sous-jacente.

https://github.com/infiniflow/ragflow

3) Txtai

Étoiles GitHub : 7.5k

txtai est une plateforme de données d'IA polyvalente qui va au-delà du cadre traditionnel de RAG. Elle fournit un ensemble complet d'outils pour construire des recherches sémantiques, des flux de travail de modélisation du langage et des pipelines de traitement de documents :

• Base de données intégrée pour une recherche efficace de similitudes
• API pour l'intégration de modèles linguistiques et d'autres services d'IA
• Une architecture extensible pour des flux de travail personnalisés
• Prise en charge de plusieurs langues et types de données

L'approche tout-en-un de txtai en fait un excellent choix pour les organisations qui souhaitent mettre en œuvre un large éventail de capacités d'IA dans un cadre unique.

https://github.com/neuml/txtai

4. LA TEMPÊTE

Classement GitHub : 5 000 étoiles

Modèles de RAG à source ouverte de Stanford

STORM (Stanford Open Source RAG Model) est un cadre RAG axé sur la recherche et développé à l'université de Stanford. STORM a peut-être moins d'étoiles que d'autres frameworks, mais sa formation universitaire et son orientation vers les technologies de pointe en font une ressource précieuse pour les chercheurs et les développeurs intéressés par les dernières avancées de la technologie RAG :

• Mise en œuvre de nouveaux algorithmes et techniques RAG
• Se concentrer sur l'amélioration de la précision et de l'efficacité du mécanisme de recherche
• Intégration de modèles linguistiques de pointe
• Nombreux documents et travaux de recherche

Pour ceux qui souhaitent explorer les frontières de la technologie RAG, STORM fournit une base solide soutenue par une rigueur académique.

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

5. l'application LLM

Classement GitHub : 3.4K

LLM-App est une collection de modèles et d'outils pour la construction d'applications dynamiques RAG.

• Conteneurs Docker prêts à l'emploi pour un déploiement rapide
• Prise en charge des sources de données dynamiques et des mises à jour en temps réel
• Intégration avec les bases de données LLM et vectorielles les plus courantes
• Modèles personnalisables pour divers cas d'utilisation des RAG

L'accent mis par LLM-App sur les aspects opérationnels et la fonctionnalité en temps réel en font une option attrayante pour les organisations qui souhaitent déployer un système RAG prêt à la production.

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

6) Cognita

GitHub Star Rating : 3K étoiles

Cognita est un nouveau venu dans l'espace des cadres RAG, dont l'objectif est de fournir une plateforme unifiée pour la création et le déploiement d'applications d'IA. Bien qu'il soit moins bien noté que d'autres frameworks, son approche globale et l'accent mis sur les principes MLOps valent la peine d'être pris en considération :

• Plate-forme de bout en bout pour le développement d'applications RAG
• Intégration avec les cadres et outils de ML les plus courants
• Fonctions de surveillance et d'observation intégrées
• Prise en charge du versionnage des modèles et du suivi des expériences

L'approche holistique de Cognita en matière de développement d'applications d'IA en fait une option convaincante pour les organisations qui cherchent à rationaliser l'ensemble du cycle de vie de l'intelligence artificielle.

https://github.com/truefoundry/cognita

7) R2R

Classement GitHub : 2.5K étoiles

R2R (Retrieval-to-Retrieval) est un cadre RAG spécialisé qui se concentre sur l'amélioration du processus de recherche par le biais d'améliorations itératives. Bien qu'il ait moins d'étoiles, son approche innovante de la recherche en fait un cadre digne d'intérêt :

• Mise en œuvre de nouveaux algorithmes de recherche
• Prise en charge du processus de recherche en plusieurs étapes
• Intégration de divers modèles d'intégration et de magasins de vecteurs
• Outils d'analyse et de visualisation des performances de recherche

R2R offre un ensemble unique et puissant d'outils pour les développeurs et les chercheurs désireux de repousser les limites de la technologie de recherche.

8. neurite

Classement GitHub : 909 étoiles

Neurite

Neurite est un framework RAG émergent conçu pour simplifier le processus de création d'applications basées sur l'IA. Bien que sa base d'utilisateurs soit plus réduite que celle d'autres frameworks, l'accent mis sur l'expérience des développeurs et le prototypage rapide mérite d'être exploré :

• API intuitive pour la construction de pipelines RAG
• Prise en charge de sources de données multiples et de modèles intégrés
• Mécanismes intégrés de mise en cache et d'optimisation
• Architecture extensible pour les composants personnalisés

L'accent mis par Neurite sur la simplicité et la flexibilité en fait une option attrayante pour les développeurs qui cherchent à mettre en œuvre rapidement la fonctionnalité RAG dans leurs applications.

https://github.com/satellitecomponent/Neurite

9) FlashRAG

Classement GitHub : 905 étoiles

FlashRAG du Laboratoire de traitement du langage naturel et de recherche d'information de l'Université Renmin de Chine

FlashRAG est un cadre RAG léger et efficace développé par le laboratoire de traitement du langage naturel et de recherche d'informations de l'université Renmin de Chine.

• Optimiser les algorithmes de recherche pour améliorer la vitesse de recherche
• Prise en charge du traitement distribué et de la mise à l'échelle
• Intégration avec les modèles de langage et les entrepôts de données vectorielles les plus répandus
• Outils d'étalonnage et d'analyse des performances

Pour les applications où la vitesse et l'efficacité sont essentielles, FlashRAG propose un ensemble d'outils et de solutions d'optimisation dédiés.

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

10. la canopée

Classement GitHub : 923 étoiles

Canopy est un cadre RAG développé par Pinecone, une société connue pour sa technologie de base de données vectorielles. Il s'appuie sur l'expertise de Pinecone en matière de recherche vectorielle efficace pour fournir une solution RAG puissante et évolutive :

• Intégration étroite avec la base de données vectorielle de Pinecone
• Prise en charge de la diffusion en continu et des mises à jour en temps réel
• Fonctions avancées de traitement des requêtes et de réorganisation
• Outils de gestion et de mise à jour des bases de connaissances

En mettant l'accent sur l'évolutivité et l'intégration avec l'écosystème Pinecone, Canopy est un excellent choix pour les organisations qui utilisent déjà Pinecone ou qui envisagent de le faire pour leurs besoins en matière de recherche vectorielle.

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

écrire à la fin

Le monde des cadres RAG est diversifié et évolue rapidement, et chacun des dix cadres que nous explorons offre des avantages et des capacités uniques. Du cadre complet et mature Haystack aux cadres spécialisés émergents tels que FlashRAG et R2R, il existe une solution pour répondre à tous les besoins et à tous les cas d'utilisation :

• Exigences spécifiques du projet
• Le niveau de personnalisation et de flexibilité dont vous avez besoin
• Caractéristiques d'évolutivité et de performance du cadre
• Échelle communautaire et activités autour du cadre
• Qualité de la documentation et de l'assistance disponibles

En évaluant soigneusement ces facteurs et en expérimentant différents cadres, vous pouvez trouver la solution RAG qui répond le mieux à vos besoins et vous aide à créer des applications d'IA plus intelligentes et plus sensibles au contexte. Il est essentiel pour les développeurs et les organisations qui cherchent à exploiter la puissance de l'IA dans leurs applications et leurs services de se tenir au courant des derniers développements de la technologie RAG.