2024 Github RAGフレームワーク・ベスト10

検索機能付き生成（RAG）は、大規模な言語モデルの機能を強化するための強力な手法として登場した。

ラグ フレームワークは、検索ベースのシステムと生成モデルの利点を組み合わせ、より正確で、コンテキストを意識した、タイムリーな応答を生成する。洗練されたAIソリューションの需要が高まるにつれ、オープンソースのRAGフレームワークがGitHubに数多く登場し、それぞれがユニークな特徴と機能を備えている。 RAGフレームワークの特徴とは？

単純化しすぎたRAGワークフロー

検索強化世代(RAG）は、外部の知識ソースを統合することで、大規模言語モデル（LLM）の機能を強化する人工知能フレームワークである。

RAGは、知識ベースから関連情報を検索し、それを使ってLLMへの入力を補強することで、モデルがより正確で最新の、文脈に即した応答を生成できるようにする。

このアプローチは、知識の期限などの制限を克服し、LLMの出力における幻覚のリスクを軽減するのに役立つ。

なぜLangChainを使えないのか？

LangChainはLLMアプリケーションを構築するための強力なツールですが、RAGを直接置き換えるものではありません。LangChainに加えてRAGが必要な理由は以下の通りです：

1. 外部知識RAGを使えば、LLMのトレーニング・データに、他には存在しないようなドメイン固有の情報や最新の情報を取り入れることができます。
2. 精度の向上RAGは、検索された情報に基づいて反応することで、エラーや錯覚を大幅に減らすことができます。
3. カスタマイズRAGを使用すると、特定のデータセットやナレッジベースに対するレスポンスをカスタマイズすることができます。
4. 透明性RAGは、回答作成に使用された情報の出典を追跡しやすくし、監査可能性を向上させる。

基本的に、LangChainはLLMアプリケーションを構築するためのツールと抽象化を提供し、RAGはLangChainを使って実装できる特定の技術で、LLM出力の品質と信頼性を向上させます。

GitHubのRAGフレームワーク・ベスト10

この記事では、現在GitHubで公開されているRAGフレームワークのトップ10を紹介する。これらのフレームワークはRAGテクノロジーの最先端を表しており、AIを利用したアプリケーションの実装や改善を検討している開発者、研究者、組織にとって調査する価値のあるものだ。

1.ヘイスタック

GitHubスター評価: 14.6kスター

Haystackは、エンドツーエンドの質問応答・検索システムを構築するための強力で柔軟なフレームワークです。モジュール式のアーキテクチャを採用しており、文書検索、質問応答、要約など、さまざまな自然言語処理タスクのパイプラインを簡単に作成することができます：

• 複数のドキュメントストアのサポート（Elasticsearch、FAISS、SQLなど）
• 一般的な言語モデルとの統合（BERT、RoBERTa、DPRなど）
• 大量のファイルを処理するスケーラブルなアーキテクチャ
• カスタムNLPパイプラインを構築するための使いやすいAPI

Haystackの多用途性と豊富なドキュメントは、RAGシステムを実装する初心者や経験豊富な開発者に最適です。

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

2.ラグフロー

GitHubスターレーティング: 11.6k

ラグフロー は、RAGフレームワークの分野では比較的新しい参入者だが、シンプルさと効率性に重点を置いているため、急速に支持を集めている。このフレームワークは、事前に構築されたコンポーネントとワークフローのセットを提供することで、RAGベースのアプリケーションを構築するプロセスを簡素化することを目的としている：

• 直感的なワークフロー設計インターフェース
• 一般的なユースケース用に設定済みのRAGパイプライン
• 一般的なベクトルデータベースとの統合
• カスタム組み込みモデルのサポート

RAGFlowのユーザーフレンドリーなアプローチは、根本的な複雑さを掘り下げることなく、プロトタイプのRAGアプリケーションを迅速に作成し、デプロイしたい開発者にとって魅力的な選択肢となる。

https://github.com/infiniflow/ragflow

3.ツキタイ

ギットハブ・スターズ: 7.5k

txtaiは、従来のRAGフレームワークを超える多機能なAIデータプラットフォームです。意味検索、言語モデリングワークフロー、文書処理パイプラインを構築するための包括的なツールセットを提供します：

• 効率的な類似性検索のための組み込みデータベース
• 言語モデルと他のAIサービスを統合するためのAPI
• カスタマイズされたワークフローのための拡張可能なアーキテクチャ
• 複数の言語とデータタイプをサポート

txtaiのオールインワン・アプローチは、単一のフレームワークで幅広いAI機能を実装したい組織にとって優れた選択肢となる。

https://github.com/neuml/txtai

4.ストーム

GitHubスター評価：5,000スター

スタンフォード・オープンソースRAGモデル

STORM（Stanford Open Source RAG Model）はスタンフォード大学で開発された研究指向のRAGフレームワークである。STORMは他のフレームワークと比べると星の数は少ないかもしれないが、その学術的背景と最先端技術へのフォーカスにより、RAG技術の最新の進歩に興味を持つ研究者や開発者にとって貴重なリソースとなっている：

• 新しいRAGアルゴリズムとテクニックの実装
• 検索メカニズムの精度と効率の向上に焦点を当てる。
• 最先端の言語モデルとの統合
• 数多くの文書と研究論文

RAGテクノロジーのフロンティアを探求したい人にとって、STORMは学術的な厳密さに裏打ちされた確かな基礎を提供する。

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

5.LLMアプリ

GitHubスターレーティング: 3.4K

LLM-Appは、ダイナミックなRAGアプリケーションを構築するためのテンプレートとツールのコレクションです。

• すぐに使えるDockerコンテナで迅速な導入を実現
• 動的データソースとリアルタイム更新のサポート
• 一般的なLLMおよびベクトルデータベースとの統合
• 様々なRAGユースケースに対応するカスタマイズ可能なテンプレート

LLM-Appは運用面とリアルタイム機能に重点を置いているため、本番稼動可能なRAGシステムを導入したい組織にとって魅力的な選択肢となる。

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

6.コグニタ

GitHubスターレーティング: 3Kスター

Cognitaは、AIアプリケーションの構築とデプロイのための統一されたプラットフォームを提供することに重点を置いた、RAGフレームワークの分野に新たに加わった企業だ。他のフレームワークと比較すると星評価は低いが、包括的なアプローチとMLOpsの原則を重視しており、検討する価値はある：

• RAGアプリケーション開発のためのエンド・ツー・エンド・プラットフォーム
• 一般的なMLフレームワークやツールとの統合
• 内蔵の監視・観測機能
• モデルのバージョニングと実験的追跡のサポート

AIアプリケーション開発に対するコグニタの総合的なアプローチは、MLライフサイクル全体の効率化を目指す組織にとって魅力的な選択肢となる。

https://github.com/truefoundry/cognita

7. R2R

GitHubのスター評価: 2.5Kスター

R2R（Retrieval-to-Retrieval）は、反復的な改善を通じて検索プロセスを改善することに焦点を当てた、特別なRAGフレームワークである。星の数は少ないが、検索に対する革新的なアプローチにより、注目すべきフレームワークとなっている：

• 新しい検索アルゴリズムの実装
• 多段階の検索プロセスをサポート
• 様々な埋め込みモデルやベクトルストアとの統合
• 検索パフォーマンスの分析と視覚化のためのツール

R2Rは、検索技術の限界を押し広げることに興味を持つ開発者や研究者に、ユニークで強力なツール群を提供します。

8.ニューライト

GitHubスター評価：909スター

ニューライト

Neuriteは、AIを搭載したアプリケーションの構築プロセスを簡素化するために設計された新興のRAGフレームワークである。他のフレームワークよりもユーザーベースは小さいが、開発者の体験とラピッドプロトタイピングに重点を置いているため、検討する価値がある：

• RAGパイプライン構築のための直感的なAPI
• 複数のデータソースと組み込みモデルをサポート
• 内蔵のキャッシュと最適化メカニズム
• カスタム・コンポーネントのための拡張可能なアーキテクチャ

シンプルさと柔軟性を重視するNeuriteは、アプリケーションにRAG機能を素早く実装したい開発者にとって魅力的な選択肢である。

https://github.com/satellitecomponent/Neurite

9.フラッシュラグ

GitHubスター評価：905スター

中国人民大学自然言語処理・情報検索研究室のFlashRAG

FlashRAGは、中国人民大学自然言語処理・情報検索研究室によって開発された軽量で効率的なRAGフレームワークである。

• 検索アルゴリズムを最適化し、検索速度を向上
• 分散処理とスケーリングをサポート
• 一般的な言語モデルやベクトルストアとの統合
• ベンチマークおよびパフォーマンス分析ツール

スピードと効率が重要なアプリケーションのために、FlashRAGは専用のツールと最適化ソリューションを提供します。

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

10.キャノピー

GitHubスター評価：923スター

Canopyは、ベクトルデータベース技術で知られるPinecone社が開発したRAGフレームワークです。効率的なベクトル検索におけるPineconeの専門知識を活用し、パワフルでスケーラブルなRAGソリューションを提供します：

• Pineconeのベクターデータベースとの緊密な統合
• ストリーミングとリアルタイム更新のサポート
• 高度なクエリ処理と並べ替え機能
• ナレッジベースの管理とバージョン管理のためのツール

拡張性とPineconeエコシステムとの統合に重点を置くCanopyは、ベクター検索のニーズにPineconeをすでに使用している、または検討している組織にとって最適な選択肢です。

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

最後に書く

RAGフレームワークの世界は多様で急速に進化しており、我々が調査した10のフレームワークはそれぞれユニークな利点と機能を提供しています。包括的で成熟したHaystackから、FlashRAGやR2Rのような新興の専門フレームワークまで、あらゆるニーズとユースケースに適したソリューションがある：

• プロジェクトの具体的要件
• 必要なレベルのカスタマイズと柔軟性
• フレームワークのスケーラビリティとパフォーマンス特性
• 地域社会の規模と枠組みをめぐる活動
• 利用可能な文書とサポートの質

これらの要素を慎重に評価し、さまざまなフレームワークを試すことで、ニーズに最も適したRAGソリューションを見つけることができ、よりスマートでコンテキストを意識したAIアプリケーションを構築することができます。RAGテクノロジーの最新動向を把握することは、アプリケーションやサービスにAIの力を活用しようとする開発者や組織にとって不可欠です。