2024 10 лучших фреймворков RAG на Github

Генерация с расширением поиска (Retrieval-enhanced generation, RAG) стала мощной техникой для расширения возможностей больших языковых моделей.

RAG Фреймворки объединяют преимущества систем, основанных на поиске, и генеративных моделей для получения более точных, контекстно-зависимых и своевременных ответов. По мере роста спроса на сложные решения в области ИИ на GitHub появилось множество фреймворков RAG с открытым исходным кодом, каждый из которых обладает уникальными характеристиками и функциональностью. Каковы особенности фреймворков RAG?

Чрезмерно упрощенный рабочий процесс RAG

Поиск Расширенный генерация(RAG) - это система искусственного интеллекта, которая расширяет возможности крупномасштабных языковых моделей (LLM) за счет интеграции внешних источников знаний.

RAG работает, извлекая релевантную информацию из базы знаний и используя ее для дополнения входных данных LLM, что позволяет модели генерировать более точные, актуальные и контекстуально релевантные ответы.

Этот подход помогает преодолеть такие ограничения, как сроки получения знаний, и снижает риск появления галлюцинаций в результатах LLM.

Почему я не могу просто использовать LangChain?

Хотя LangChain - это мощный инструмент для создания LLM-приложений, он не является прямой заменой RAG; скорее, LangChain можно использовать для реализации системы RAG. Вот несколько причин, по которым вам нужен RAG в дополнение к LangChain:

1. Внешние знания: RAG позволяет включить в учебные данные LLM специфическую или актуальную информацию, которая в других случаях может отсутствовать.
2. Повышенная точность: Реагируя на основе полученной информации, RAG может значительно уменьшить количество ошибок и иллюзий.
3. персонализацияRAG позволяет настраивать ответы для конкретных наборов данных или баз знаний, что очень важно для многих бизнес-приложений.
4. прозрачность: RAG облегчает отслеживание источника информации, использованной для создания ответа, что улучшает проверяемость.

По сути, LangChain предоставляет инструменты и абстракции для создания приложений LLM, а RAG - это конкретная техника, которая может быть реализована с помощью LangChain для повышения качества и надежности результатов LLM.

10 лучших фреймворков RAG на GitHub

В этой статье мы рассмотрим 10 лучших RAG-фреймворков, доступных в настоящее время на GitHub. Эти фреймворки представляют собой передний край технологии RAG и заслуживают внимания разработчиков, исследователей и организаций, которые хотят внедрить или улучшить свои приложения, работающие на основе ИИ.

1. стог сена

Звездный рейтинг на GitHub: 14,6 тыс. звезд

Haystack - это мощный и гибкий фреймворк для создания сквозных систем ответа на вопросы и поиска. Он имеет модульную архитектуру, которая позволяет разработчикам легко создавать конвейеры для различных задач НЛП, включая поиск документов, ответы на вопросы и обобщение:

• Поддержка нескольких хранилищ документов (Elasticsearch, FAISS, SQL и т. д.)
• Интеграция с популярными языковыми моделями (BERT, RoBERTa, DPR и др.)
• Масштабируемая архитектура для работы с большим количеством файлов
• Простой в использовании API для создания пользовательских конвейеров NLP

Универсальность Haystack и обширная документация делают его отличным выбором для начинающих и опытных разработчиков, внедряющих RAG-системы.

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

2. RAGFlow

Звездный рейтинг на GitHub: 11,6 тыс.

RAGFlow является относительно новым участником рынка фреймворков RAG, но быстро набирает обороты благодаря своей ориентации на простоту и эффективность. Фреймворк призван упростить процесс создания приложений на основе RAG, предоставляя набор готовых компонентов и рабочих процессов:

• Интуитивно понятный интерфейс проектирования рабочего процесса
• Предварительно сконфигурированный конвейер RAG для распространенных случаев использования
• Интеграция с популярными векторными базами данных
• Поддержка пользовательских встроенных моделей

Удобный подход RAGFlow делает его привлекательным вариантом для разработчиков, которые хотят быстро создать и развернуть прототип RAG-приложения, не вникая в глубинные сложности.

https://github.com/infiniflow/ragflow

3. Txtai

Звезды GitHub: 7,5 тыс.

txtai - это универсальная платформа для работы с данными искусственного интеллекта, которая выходит за рамки традиционного фреймворка RAG. Она предоставляет полный набор инструментов для создания семантического поиска, рабочих процессов языкового моделирования и конвейеров обработки документов:

• Встроенная база данных для эффективного поиска сходства
• API для интеграции языковых моделей и других сервисов ИИ
• Расширяемая архитектура для индивидуальных рабочих процессов
• Поддержка нескольких языков и типов данных

Подход "все в одном" делает txtai отличным выбором для организаций, которые хотят реализовать широкий спектр возможностей искусственного интеллекта в рамках единой структуры.

https://github.com/neuml/txtai

4. ШТОРМ

Звездный рейтинг на GitHub: 5 000 звезд

Стэнфордские модели RAG с открытым исходным кодом

STORM (Stanford Open Source RAG Model) - это ориентированный на исследования RAG-фреймворк, разработанный в Стэнфордском университете. Возможно, у STORM меньше звезд, чем у некоторых других фреймворков, но его академическое происхождение и ориентация на передовые технологии делают его ценным ресурсом для исследователей и разработчиков, заинтересованных в последних достижениях в технологии RAG:

• Реализация новых алгоритмов и методов RAG
• Сосредоточьтесь на повышении точности и эффективности механизма поиска
• Интеграция с современными языковыми моделями
• Многочисленные документы и исследовательские работы

Для тех, кто хочет исследовать границы технологии RAG, STORM обеспечивает прочную основу, подкрепленную академической строгостью.

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

5. LLM-App

Звездный рейтинг на GitHub: 3,4K

LLM-App - это коллекция шаблонов и инструментов для создания динамических приложений RAG.Основные возможности LLM-App включают

• Готовые к использованию контейнеры Docker для быстрого развертывания
• Поддержка динамических источников данных и обновлений в режиме реального времени
• Интеграция с популярными базами данных LLM и векторов
• Настраиваемые шаблоны для различных случаев использования RAG

Ориентация LLM-App на операционные аспекты и функциональность в режиме реального времени делает его привлекательным вариантом для организаций, желающих развернуть готовую к производству систему RAG.

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

6. Когнита

Звездный рейтинг GitHub: 3K звезд

Cognita это новая разработка в области фреймворков RAG, ориентированная на создание единой платформы для создания и развертывания приложений искусственного интеллекта. Несмотря на более низкий звездный рейтинг, чем у некоторых других фреймворков, его комплексный подход и акцент на принципах MLOps делают его достойным внимания:

• Комплексная платформа для разработки приложений RAG
• Интеграция с популярными ML-фреймворками и инструментами
• Встроенные функции мониторинга и наблюдения
• Поддержка версионирования моделей и отслеживание экспериментов

Целостный подход Cognita к разработке приложений ИИ делает ее привлекательным вариантом для организаций, стремящихся оптимизировать весь жизненный цикл ОД.

https://github.com/truefoundry/cognita

7. R2R

Рейтинг GitHub: 2,5K звезд

R2R (Retrieval-to-Retrieval) - это специализированный фреймворк RAG, который фокусируется на улучшении процесса поиска путем итеративных улучшений. Несмотря на то, что у него меньше звезд, его инновационный подход к поиску делает его достойным внимания:

• Реализация новых поисковых алгоритмов
• Поддерживает многоступенчатый процесс поиска
• Интеграция с различными моделями встраивания и хранилищами векторов
• Инструменты для анализа и визуализации результатов поиска

R2R предлагает уникальный и мощный набор инструментов для разработчиков и исследователей, заинтересованных в расширении границ поисковых технологий.

8. нейрит

Звездный рейтинг GitHub: 909 звезд

Нейриты

Neurite - это новый RAG-фреймворк, призванный упростить процесс создания приложений, работающих на основе искусственного интеллекта. Хотя его пользовательская база меньше, чем у некоторых других фреймворков, его ориентация на опыт разработчиков и быстрое создание прототипов делает его достойным изучения:

• Интуитивно понятный API для создания конвейеров RAG
• Поддержка нескольких источников данных и встроенных моделей
• Встроенные механизмы кэширования и оптимизации
• Расширяемая архитектура для пользовательских компонентов

Упор Neurite на простоту и гибкость делает его привлекательным вариантом для разработчиков, желающих быстро внедрить функциональность RAG в свои приложения.

https://github.com/satellitecomponent/Neurite

9. FlashRAG

Звездный рейтинг GitHub: 905 звезд

FlashRAG из лаборатории обработки естественного языка и информационного поиска Ренминского университета Китая

FlashRAG - это легкий и эффективный фреймворк RAG, разработанный Лабораторией обработки естественного языка и информационного поиска Ренминского университета Китая.Основные особенности FlashRAG включают

• Оптимизация поисковых алгоритмов для повышения скорости поиска
• Поддержка распределенной обработки и масштабирования
• Интеграция с популярными языковыми моделями и векторными хранилищами
• Инструменты для бенчмаркинга и анализа производительности

Для приложений, где скорость и эффективность имеют решающее значение, FlashRAG предлагает специальный набор инструментов и решений по оптимизации.

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

10. Навес

Звездный рейтинг GitHub: 923 звезды

Canopy - это RAG-фреймворк, разработанный компанией Pinecone, известной своей технологией векторных баз данных. Он использует опыт Pinecone в области эффективного векторного поиска для создания мощного и масштабируемого решения RAG:

• Тесная интеграция с базой данных векторов Pinecone
• Поддержка потокового вещания и обновлений в режиме реального времени
• Расширенные возможности обработки и упорядочивания запросов
• Инструменты для управления и версионирования баз знаний

Уделяя особое внимание масштабируемости и интеграции с экосистемой Pinecone, Canopy является отличным выбором для организаций, которые уже используют или рассматривают Pinecone для своих потребностей в векторном поиске.

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

написать в конце

Мир фреймворков RAG разнообразен и быстро развивается, и каждый из десяти рассмотренных нами фреймворков предлагает уникальные преимущества и возможности. От всеобъемлющего и зрелого Haystack до новых специализированных фреймворков, таких как FlashRAG и R2R, - здесь найдется решение для любых потребностей и случаев использования:

• Особые требования к проекту
• Необходимый уровень настройки и гибкости
• Масштабируемость и производительность фреймворка
• Масштаб сообщества и деятельность, связанная с рамками
• Качество доступной документации и поддержки

Тщательно оценив эти факторы и поэкспериментировав с различными фреймворками, вы сможете найти решение RAG, которое наилучшим образом соответствует вашим потребностям и помогает создавать более интеллектуальные, контекстно-ориентированные приложения ИИ. Следить за последними разработками в области технологии RAG необходимо разработчикам и организациям, стремящимся использовать возможности искусственного интеллекта в своих приложениях и сервисах.