2024 Github의 10대 베스트 RAG 프레임워크

검색 강화 생성(RAG)은 대규모 언어 모델의 기능을 향상시키는 강력한 기술로 부상했습니다.

RAG 프레임워크는 검색 기반 시스템과 생성 모델의 이점을 결합하여 보다 정확하고 상황에 맞는 시의적절한 응답을 생성합니다. 정교한 AI 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 GitHub에는 각각 고유한 특징과 기능을 갖춘 수많은 오픈 소스 RAG 프레임워크가 등장했습니다. RAG 프레임워크의 특징은 무엇인가요?

지나치게 단순화된 RAG 워크플로

향상된 세대 검색(RAG)는 외부 지식 소스를 통합하여 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 향상시키는 인공 지능 프레임워크입니다.

RAG는 지식 기반에서 관련 정보를 검색하고 이를 사용하여 LLM에 대한 입력을 보강함으로써 모델이 보다 정확하고 최신이며 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 합니다.

이 접근 방식은 지식 마감 기한과 같은 한계를 극복하고 LLM 결과물의 환각 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

랭체인을 사용하면 안 되는 이유는 무엇인가요?

LangChain은 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 도구이지만, RAG를 직접적으로 대체하는 것은 아니며, 오히려 RAG 시스템을 구현하는 데 LangChain을 사용할 수 있습니다. 다음은 LangChain과 더불어 RAG가 필요한 몇 가지 이유입니다:

외부 지식RAG를 사용하면 다른 방법으로는 존재하지 않을 수 있는 도메인별 또는 최신 정보를 LLM의 학습 데이터에 통합할 수 있습니다.
정확도 향상검색된 정보를 기반으로 반응함으로써 RAG는 오류와 착각을 크게 줄일 수 있습니다.
사용자 지정RAG를 사용하면 많은 비즈니스 애플리케이션에 중요한 특정 데이터 집합이나 지식창고에 대한 응답을 사용자 지정할 수 있습니다.
투명성RAG를 사용하면 응답을 생성하는 데 사용된 정보의 출처를 쉽게 추적할 수 있으므로 감사 가능성이 향상됩니다.

기본적으로 LangChain은 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 도구와 추상화를 제공하며, RAG는 LLM 출력의 품질과 안정성을 향상시키기 위해 LangChain을 사용하여 구현할 수 있는 특정 기술입니다.

GitHub의 10가지 베스트 RAG 프레임워크

이 글에서는 현재 GitHub에서 사용할 수 있는 상위 10개의 RAG 프레임워크를 살펴봅니다. 이러한 프레임워크는 최첨단 RAG 기술을 대표하며, AI 기반 애플리케이션을 구현하거나 개선하려는 개발자, 연구자 및 조직에서 검토해 볼 가치가 있습니다.

1. 헤이스택

깃허브 별점: 14.6천 개

Haystack은 엔드투엔드 질문 답변 및 검색 시스템을 구축하기 위한 강력하고 유연한 프레임워크입니다. 개발자가 문서 검색, 질문 답변, 요약 등 다양한 NLP 작업을 위한 파이프라인을 쉽게 만들 수 있는 모듈식 아키텍처를 갖추고 있습니다:

여러 문서 저장소 지원(Elasticsearch, FAISS, SQL 등)
인기 언어 모델(BERT, RoBERTa, DPR 등)과의 통합
대량의 파일 처리를 위한 확장 가능한 아키텍처
사용자 지정 NLP 파이프라인을 구축하기 위한 사용하기 쉬운 API

Haystack의 다재다능함과 방대한 문서는 RAG 시스템을 구현하는 초보자와 숙련된 개발자에게 탁월한 선택입니다.

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

2. RAGFlow

깃허브 별점: 11.6k

RAGFlow 는 RAG 프레임워크 분야에 비교적 최근에 진입했지만, 단순성과 효율성에 중점을 두어 빠르게 주목을 받고 있습니다. 이 프레임워크는 사전 구축된 일련의 구성 요소와 워크플로우를 제공하여 RAG 기반 애플리케이션을 구축하는 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다:

직관적인 워크플로 디자인 인터페이스
일반적인 사용 사례를 위해 미리 구성된 RAG 파이프라인
인기 있는 벡터 데이터베이스와 통합
맞춤형 임베디드 모델 지원

RAGFlow의 사용자 친화적인 접근 방식은 근본적인 복잡성을 파고들지 않고도 프로토타입 RAG 애플리케이션을 빠르게 만들고 배포하려는 개발자에게 매력적인 옵션입니다.

https://github.com/infiniflow/ragflow

3. 타이

깃허브 별: 7.5k

txtai는 기존의 RAG 프레임워크를 뛰어넘는 다목적 AI 데이터 플랫폼입니다. 시맨틱 검색, 언어 모델링 워크플로 및 문서 처리 파이프라인을 구축하기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다:

효율적인 유사도 검색을 위한 내장 데이터베이스
언어 모델 및 기타 AI 서비스 통합을 위한 API
맞춤형 워크플로우를 위한 확장 가능한 아키텍처
여러 언어 및 데이터 유형 지원

txtai의 올인원 접근 방식은 단일 프레임워크 내에서 다양한 AI 기능을 구현하고자 하는 조직에 탁월한 선택입니다.

https://github.com/neuml/txtai

4. STORM

GitHub 별점: 5,000개

2024 Github 十大最佳 RAG 框架 스탠포드 오픈 소스 RAG 모델

STORM(스탠포드 오픈 소스 RAG 모델)은 스탠포드 대학교에서 개발된 연구 중심의 RAG 프레임워크입니다. STORM은 다른 프레임워크에 비해 별 개수는 적지만 학문적 배경과 첨단 기술에 초점을 맞추고 있기 때문에 RAG 기술의 최신 발전에 관심이 있는 연구자와 개발자에게 유용한 리소스입니다:

새로운 RAG 알고리즘과 기법 구현하기
검색 메커니즘의 정확성과 효율성 향상에 집중하세요.
최첨단 언어 모델과의 통합
수많은 문서 및 연구 논문

RAG 기술의 최전선을 탐구하고자 하는 분들을 위해 STORM은 학문적 엄격함이 뒷받침된 탄탄한 기반을 제공합니다.

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

5. LLM-App

깃허브 별점: 3.4K

LLM-App은 동적 RAG 애플리케이션을 구축하기 위한 템플릿 및 도구 모음으로, LLM-App의 주요 기능은 다음과 같습니다.

신속한 배포를 위한 즉시 사용 가능한 도커 컨테이너
동적 데이터 소스 및 실시간 업데이트 지원
인기 있는 LLM 및 벡터 데이터베이스와 통합
다양한 RAG 사용 사례를 위한 사용자 지정 가능한 템플릿

LLM-App은 운영 측면과 실시간 기능에 중점을 두어 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 RAG 시스템을 배포하고자 하는 조직에 매력적인 옵션입니다.

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

6. 코그니타

깃허브 별점: 3K 별

Cognita 는 AI 애플리케이션 구축 및 배포를 위한 통합 플랫폼을 제공하는 데 중점을 둔 RAG 프레임워크 영역에 새롭게 추가된 제품입니다. 다른 프레임워크에 비해 별점은 낮지만 포괄적인 접근 방식과 MLOps 원칙에 중점을 둔다는 점에서 고려할 가치가 있습니다:

RAG 애플리케이션 개발을 위한 엔드투엔드 플랫폼
인기 있는 ML 프레임워크 및 도구와 통합
기본 제공 모니터링 및 관찰 가능 기능
모델 버전 관리 및 실험 추적 지원

AI 애플리케이션 개발에 대한 코그니타의 총체적인 접근 방식은 전체 ML 라이프사이클을 간소화하고자 하는 조직에게 매력적인 옵션이 될 수 있습니다.

https://github.com/truefoundry/cognita

7. R2R

깃허브 별점: 2.5만 개

R2R(검색에서 검색으로)은 반복적인 개선을 통해 검색 프로세스를 개선하는 데 초점을 맞춘 특화된 RAG 프레임워크입니다. 별 개수는 적지만 검색에 대한 혁신적인 접근 방식으로 주목할 만한 프레임워크입니다:

새로운 검색 알고리즘 구현
다단계 검색 프로세스 지원
다양한 임베딩 모델 및 벡터 스토어와의 통합
검색 성능 분석 및 시각화를 위한 도구

R2R은 검색 기술의 한계를 뛰어넘는 데 관심이 있는 개발자와 연구자를 위한 독특하고 강력한 도구 세트를 제공합니다.

8. 뉴라이트

깃허브 별점: 909개

2024 Github 十大最佳 RAG 框架 Neurite

Neurite는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 과정을 간소화하도록 설계된 새로운 RAG 프레임워크입니다. 다른 프레임워크에 비해 사용자 기반은 작지만 개발자 경험과 빠른 프로토타이핑에 중점을 두어 살펴볼 가치가 있습니다:

RAG 파이프라인 구축을 위한 직관적인 API
여러 데이터 원본 및 임베디드 모델 지원
내장된 캐싱 및 최적화 메커니즘
커스텀 컴포넌트를 위한 확장 가능한 아키텍처

단순성과 유연성에 중점을 둔 Neurite는 RAG 기능을 애플리케이션에 빠르게 구현하려는 개발자에게 매력적인 옵션입니다.

https://github.com/satellitecomponent/Neurite

9. 플래시래그

깃허브 별점: 905개

2024 Github 十大最佳 RAG 框架 중국 인민대학교 자연어 처리 및 정보 검색 연구소의 FlashRAG

플래시래그는 중국 인민대학교 자연어 처리 및 정보 검색 연구소에서 개발한 가볍고 효율적인 RAG 프레임워크로, 플래시래그의 주요 기능은 다음과 같습니다.

검색 알고리즘 최적화를 통한 검색 속도 향상
분산 처리 및 확장 지원
인기 언어 모델 및 벡터 스토어와 통합
벤치마킹 및 성능 분석 도구

속도와 효율성이 중요한 애플리케이션을 위해 플래시랙은 전용 도구와 최적화 솔루션을 제공합니다.

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

10. 캐노피

깃허브 별점: 923개

Canopy는 벡터 데이터베이스 기술로 유명한 Pinecone에서 개발한 RAG 프레임워크입니다. 효율적인 벡터 검색에 대한 Pinecone의 전문성을 활용하여 강력하고 확장 가능한 RAG 솔루션을 제공합니다:

Pinecone의 벡터 데이터베이스와의 긴밀한 통합
스트리밍 및 실시간 업데이트 지원
고급 쿼리 처리 및 재주문 기능
지식창고 관리 및 버전 관리를 위한 툴

확장성과 Pinecone 에코시스템과의 통합에 중점을 둔 Canopy는 벡터 검색을 위해 이미 Pinecone을 사용하고 있거나 고려 중인 조직에게 탁월한 선택입니다.

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

마지막에 쓰기

RAG 프레임워크의 세계는 다양하고 빠르게 진화하고 있으며, 저희가 살펴본 10가지 프레임워크는 각각 고유한 장점과 기능을 제공합니다. 포괄적이고 성숙한 Haystack부터 FlashRAG 및 R2R과 같은 새로운 전문 프레임워크까지, 모든 요구사항과 사용 사례에 적합한 솔루션이 있습니다:

프로젝트의 특정 요구 사항
필요한 사용자 지정 및 유연성 수준
프레임워크의 확장성 및 성능 특성
커뮤니티 규모 및 프레임워크 관련 활동
사용 가능한 문서 및 지원의 품질

이러한 요소를 신중하게 평가하고 다양한 프레임워크를 실험해 봄으로써 필요에 가장 적합하고 더욱 스마트하고 맥락을 인식하는 AI 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 RAG 솔루션을 찾을 수 있습니다. 애플리케이션과 서비스에서 AI의 힘을 활용하고자 하는 개발자와 조직은 RAG 기술의 최신 개발 동향을 파악하는 것이 필수적입니다.