- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏自然语言处理
5个开源RAG框架对比
还在为RAG应用开发头疼吗？别急，今天给大家推荐五款完全开源免费的RAG框架，覆盖自动优化、多模态处理、本地部署、生产环境支持等多种场景，助你轻松搞定RAG开发！ 1. AutoRAG：自动优化，省心省力 核心优势：自动寻找最优RAG流程，告别手动调参！ ✨ 特色功能：支持用你的评估数据测试不同RAG模块，找到最适合的方案。 适用场景：适合需要优化RAG系统性能的开发者。 https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG 2. 适用场景：适合企业级应用部署，需要稳定可靠的RAG框架。 https://github.com/truefoundry/cognita 5. ✨ 特色功能： 提供50+针对企业任务优化的小型模型 支持完整的RAG生命周期 适用场景：适合企业环境中需要专业化、轻量级解决方案的场景。
3.9K11编辑于 2024-12-31 - 来自专栏AgenticAI
RAG新SOTA！港中深发布Graph-based RAG统一框架，深度评估现有Graph-based RAG框架！
然而，目前各种基于图的 RAG 方法缺乏统一框架，难以在相同实验环境下系统比较和深入分析。 研究贡献 1、创新统一框架：首次提出涵盖所有现有 Graph-based RAG 方法的统一框架，从高层次明确定义图构建、索引构建、操作符配置及检索生成四个关键步骤。 2、深入方法比较：在统一框架下，系统地评估和对比 12 种主流 Graph-based RAG 算法，详细分析每种方法的优势与局限性。 4、超强实验验证：在 11 个真实问答数据集上，广泛开展实验验证，明确指出各方法在不同情境下的适用性与性能表现。 研究与实验方法 本文提出一个全新的统一框架，将基于图的 RAG 方法划分为图构建、索引构建、操作符配置及检索与生成四个核心阶段，以实现对现有方法的系统比较与深入分析。
42400编辑于 2025-03-18 - 来自专栏学习笔记ol
框架分析（11）-测试框架
框架分析（11）-测试框架 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。 集成测试框架 Selenium可以与其他测试框架进行集成，如TestNG和JUnit等。这使得开发人员可以更好地组织和管理测试用例，实现更复杂的测试流程。 总结 Selenium框架具有多语言支持、多浏览器支持、元素定位、页面操作、等待机制、浏览器控制、测试报告、并行执行和集成测试框架等特性。 缺点 难以测试外部依赖 JUnit框架主要用于测试Java类的内部逻辑，对于依赖外部资源或环境的测试，需要使用模拟框架或其他工具进行处理。 不支持并发测试 JUnit框架默认是单线程执行测试用例，不支持并发测试。对于需要并发测试的场景，需要使用其他工具或框架。
90520编辑于 2023-10-11 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱增强的KG-RAG框架
/KG_RAG），该框架利用生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型相结合，有效的提升了LLM在医疗领域的问答效果。 KG-RAG框架介绍 KG-RAG框架，较好的结合了生物医学知识图谱SPOKE和LLM的优势。 研究人员对KG-RAG框架进行了广泛的测试，包括单跳和双跳提示、药物再利用查询、生物医学真假问题和多项选择题。 通过这种方法，KG-RAG框架能够有效地从专业文本中提取和识别疾病实体，并将其与丰富的生物医学知识库相连接，从而生成准确、可靠的生物医学相关信息。 在其他领域如何去应用KG做RAG，一方面可以扩展该框架，另外一方面，也要结合自己的实际场景去定制具体的策略。
2.5K10编辑于 2024-04-12 - 来自专栏自然语言处理
【RAG入门教程03】Langchian框架-文档加载
这个也是在后续开发框架的过程中，我们可以选取langchian的document作为处理对象，但是文件解析需要自己去写和实现。
97910编辑于 2024-06-10 - 来自专栏自然语言处理
【RAG入门教程05】Langchian框架-Vector Stores
向量存储旨在高效处理大量向量，提供根据特定标准添加、查询和检索向量的功能。它可用于支持语义搜索等应用程序，在这些应用程序中，您可以查找与给定查询在语义上相似的文本段落或文档。
1K10编辑于 2024-06-10 - 来自专栏DeepHub IMBA
UniMS-RAG:用于个性化对话的统一多源RAG框架
RAG领域已经取得了相当大的发展，这篇论文的是如何分解RAG过程，加入多文件检索、记忆和个人信息等定制化的元素。 使用RAG的一个优点是其实现的简单。但是在agenic RAG、多文档搜索和添加会话历史等方面，还需要很多的手动工作。代理RAG是将代理层次结构与RAG实现相结合的地方，这会带来很大的复杂性。 UniMS-RAG会对这些元素进行优先排序。 3、持续改进 论文的方法还包括一种自我细化推理算法，通过结合RAG会带来很大程度的可检查性和可观察性。 UniMS-RAG框架 UniMS-RAG统一了计划、检索和阅读任务的训练过程，并将它们集成到一个综合框架中。 提出的统一多源检索-增强对话系统(UniMS-RAG)使用大型语言模型(llm)同时作为计划者、检索者和读者。 这个框架在推理过程中还引入了自改进，使用一致性和相似性分数来改进响应。
57610编辑于 2024-02-01 - 来自专栏自然语言处理
智能体框架：11 个顶级 AI Agent 框架！
最近笔者在找智能体框架，看到一个文章：https://ai.plainenglish.io/11-best-ai-agent-frameworks-for-software-developers-afa1700644bc 本指南将深入探讨当前最优秀的 11 个 AI Agent 框架，比较它们的特性、优势、劣势以及理想的应用场景，帮助您为下一个项目做出明智的决定。 什么是 AI Agent 框架？ 11 个最佳 AI Agent 框架 1. LangChain LangChain 是一个开源框架，已成为构建 AI 驱动应用最受欢迎的选择之一。 这种模块化、可组合的方法使得开发者 比直接使用原始 LLM API 更灵活、更轻松地构建复杂的、多步骤的 AI 应用，例如聊天机器人、Agent 和检索增强生成（RAG）系统。 无论您需要用于构建对话 Agent、多 Agent 协作系统，还是复杂工作流自动化的框架，本指南介绍的 11 个框架都提供了多种选择，以满足不同的需求和技术专业水平。
14.5K52编辑于 2025-07-02 - 来自专栏DeepHub IMBA
BookRAG：面向层级文档的树-图融合RAG框架
现有的RAG系统，无论是基于文本的图方法还是基于版面分割的方法，在面对这类文档时往往失效。根源在于两点：结构与语义的脱节以及工作流程的僵化。 本文介绍的BookRAG或许能提供一个有用的视角。 第一种是文本优先方法，将所有内容扁平化为纯文本，主要依赖OCR，再用BM25、经典分块RAG或GraphRAG、RAPTOR等图方法完成检索。 大多数RAG管道依赖固定的查询处理流程，简单问题处理起来效率低，复杂问题又应对不了。 所以多数现有的文档级RAG系统要么忽略文档的层级结构，要么缺乏查询感知的检索流程。 BookRAG是一个专为层级结构文档设计的RAG框架。 整个框架由三个关键组件构成。 构建BookIndex BookIndex在一个统一索引中同时容纳结构和语义。
21910编辑于 2026-03-31 - 来自专栏自然语言处理
【RAG入门必备技能】Faiss框架使用与FaissRetriever实现
提供了高效且可靠的相似性聚类和检索方法，可支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库 官方资源地址https://github.com/facebookresearch/faiss Faiss基础依赖 1）矩阵计算框架 ：Faiss与计算资源之间需要一个外部依赖框架，这个框架是一个矩阵计算框架，官方默认配置安装的是OpenBlas，另外也可以用Intel的MKL，相比于OpenBlas使用MKL作为框架进行编译可以提高一定的稳定性 使用方法 Faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索的框架(Facebook AI Research），选择索引方式是faiss的核心内容，faiss 三个最常用的索引是：IndexFlatL2, IndexIVFFlat 200]) contexts=faiss_retriever.retrieve("2022年冬奥会开幕式总导演是谁") print(contexts) 参考资料 Faiss应用 - 召回框架
5K20编辑于 2024-06-06 VFP AI 插件开发花絮11：RAG.dll 帮助文档
RAG.dll 帮助文档 概述 RAG.MTServer 是一个基于 VFP 的 COM 可调用类（OlePublic），用于管理和调用本地或远程的 AI 服务（如 AnythingLLM）。 导航到 DLL 所在目录，执行： regsvr32 RAG.dll 属性 属性名 类型 说明 oManager Object 受保护的内部对象，根据设置的提供商动态创建（如 AnythingLLM） 示例 loServer = CreateObject("RAG.MTServer") llSuccess = loServer.Set("AnythingLLM", "your-api-key", "C 以下是一个完整的调用流程： LOCAL loServer, llSet, llRunning, llStarted, loResult * 创建对象 loServer = CREATEOBJECT("RAG.MTServer
13910编辑于 2026-04-02- 来自专栏自然语言处理
检索增强生成（RAG）的最新发展：一文汇总11种新型RAG算法！
如今，RAG正向更具智能性和自主性的方向发展，能够处理像超图这样的复杂结构，并适应各种专业领域的需求。 本文将介绍11种最新的RAG类型，展示这一技术领域的创新前沿。 与多代理框架相结合，使用基于图的结构来组织和执行任务。 HeteRAG：异构检索增强生成框架 论文：HeteRAG HeteRAG框架解耦了知识块表示，具有以下创新点： 使用多粒度视图进行检索 采用简洁的知识块进行生成 结合自适应提示调优 这种方法提高了知识检索的精确度和生成内容的质量 11. 这11种新型RAG技术代表了当前研究的前沿，它们不仅提高了AI系统的事实准确性，还扩展了这些系统处理复杂任务的能力范围。
2.7K40编辑于 2025-04-22 - 来自专栏Datawhale专栏
RAG 作者：RAG 已死，RAG 万岁！
一个具有更大上下文窗口的新模型问世，社交媒体上便会充斥着“RAG 已死”的宣言。 底线是：您同时需要长上下文 LLM 和 RAG。 但既然“RAG”这个术语似乎如此具有争议性，那我们不妨这样说： 我们不必非得称之为 RAG。 我们可以就叫它 检索 (retrieval)。 RAG 提供了相当于直接翻到相关页面的能力。处理更多 token 不仅更慢，而且极其低效，并且比使用 RAG 精准定位所需信息要昂贵得多。 警惕错误的二分法 在谷歌搜索“RAG vs”，你会看到一长串建议的查询补全——“长上下文”、“微调”、“MCP”。这种框架设定制造了一种人为的选择，并没有反映这些技术实际上如何协同工作的最佳方式。 RAG、微调和大型上下文窗口在 AI 中也是如此。 结论 我们不需要在 RAG 与长上下文窗口、微调或 MCP 之间做出选择。
75510编辑于 2025-04-24 - 来自专栏全栈开发工程师
【RAG】001-RAG概述
【RAG】001-RAG概述 0、整体思维导图 下面的知识是基于一个视频教程结合 AI 生成的笔记，我也看了一遍，有了一些印象，但这种印象很快就会消失，知识也就消失了，为了使得知识在我的大脑中停留更长的时间 补充1：RAG 基本逻辑 补充2：RAG 知识库基本逻辑 一、RAG 介绍 1、LLM 的主要局限性 大语言模型（LLM）尽管功能强大，但仍存在以下明显的局限性： 时效性问题：模型的知识在预训练后就固定了 概述 1、RAG 的概念 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索和生成技术的文本处理方法，主要用于提高语言模型的输出质量。 2、RAG 的工作原理 RAG 的核心工作流程包含以下步骤： 知识库构建： 收集和处理文档资料 将文档切分为适当大小的文本块 使用向量化模型将文本转换为向量并存储 检索过程： 接收用户查询并向量化 在向量数据库中搜索相似内容 获取最相关的文本片段 生成过程： 将检索到的相关内容与用户问题组合 构建合适的提示词（Prompt） 通过 LLM 生成最终答案 3、RAG 的应用场景 RAG 技术在多个领域都有广泛应用
79710编辑于 2025-03-25 - 来自专栏DeepHub IMBA
FaaF:为RAG系统量身定制的事实召回评估框架
在RAG系统中实际的事实召回评估可能存在以下问题: 在低质量生成的文本中自动验证真实的、独立的陈述和模拟低质量的检索增强生成(RAG)场景并没有得到太多的关注。 RAG系统涉及许多组件，例如知识库、检索、提示公式和语言模型，这些都需要大量的调优。因此效率对实际执行至关重要。 Facts As A Function faaf是一个为RAG系统量身定制的事实召回评估框架，它可以用来创建一个测试数据集，并执行自动的事实召回评估。 评估数据是通过真实事实和人工注释来增强的。 WikiEval的特点是问题和答案对，答案具有可变的事实质量，可以模拟有缺陷的RAG反应。 然后测试RAG的假设反应(在这种情况下，无根据的答案和糟糕的答案)对提取的事实的召回。 依靠提示来验证事实往往会高估陈述的真实性，尤其是在文本缺乏重要信息的情况下。
39210编辑于 2024-04-15 - 来自专栏AgenticAI
深度测评 RAG 应用评估框架：指标最全面的 RAGas
大家常说 RAG 应用是：一周出 demo，半年用不好。那么怎么评估 RAG 应用是否能够上生产了呢？如果公司人手足够，当然可以人工测试评估准确性，但指标未免单一。 本文介绍一个全自动化的 rag 应用评估框架 ragas。 RAGas（RAG Assessment)[1]RAG 评估的缩写，是一个专门的解决方案用于评估、监控和提升生产环境中大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）应用的性能，包括用于生产质量监控的定制模型 然后就是使用 ragas 框架的 API 来生成测试集了，首先初始化测试集生成器。 如果你想深入RAG也可以考虑购买这本《大模型RAG实战》，更为系统地学习。
5.6K12编辑于 2025-03-18 - 来自专栏AgenticAI
蚂蚁开源新RAG框架KAG，可达91%准确率
看这篇就够了》，本文探一探蚂蚁开源的另外一套知识增强生成框架 KAG（Knowledge Augmented Generation），专门用于构建垂直领域知识库的逻辑推理问答框架，论文中提到在电子政务达到了 KAG 简介 KAG 可以有效克服传统 RAG 向量相似度计算的歧义性和 OpenIE 引入的 GraphRAG 的噪声问题，支持逻辑推理、多跳事实问答等。 核心功能 2.1 LLM 友好的语义化知识管理 私域知识库场景，非结构化数据、结构化信息、业务专家经验 往往三者共存，KAG 提出了一种对大型语言模型（LLM）友好的知识表示框架，基于 DIKW（数据 3.2 开发者模式 即使是开发者模型，也仍然需要安装刚才的 Docker Compose，其中启动了一些依赖服务，KAG 框架并不包含前端或者服务端的代码。
3.4K00编辑于 2025-03-18 - 来自专栏唐国梁Tommy
Self-RAG 框架：更精准的信息检索与生成
1.4 Self-RAG实施步骤 根据对上图(Figure-1)的理解，可以分为两部分：RAG 和 Self-RAG，我们分别来看一下： 1.4.1 常规方法 RAG Retrieval-Augmented Self-RAG 核心算法 SELF-RAG是一个增强语言模型质量和事实性的框架，通过检索和自我反思实现，而不损失原始创造性和多功能性。 该框架使模型可以根据检索到的段落生成文本，并使用“反思tokens”自我评估输出的相关性和完整性。 与普通的RAG方法不同，SELF-RAG更加选择性地进行检索，确保从引用源获得完整支持。 此外，框架还允许设定一个阈值。 （2）如果生成的token是 Retrieve=Yes， 且在所有输出tokens中的标准化值超过了指定的阈值，则触发检索。 2.3.2 基于评判tokens的树解码（Tree-decoding with critique tokens） （1）基本框架 第1步：当每一步进行到t时，依据是否需要检索，可以基于硬或软条件进行。
4.5K40编辑于 2023-11-09 - 来自专栏机器学习原理
rag
RAG技术全面解析：原理、应用与优势 引言 在当今快速发展的人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术已成为一个备受关注的话题。 RAG工作流程 RAG的工作流程可以分为以下几个步骤： 用户查询：用户提出一个查询，系统首先会将这个查询传递给检索模型。 RAG技术的应用场景 RAG技术在众多实际应用场景中显示出其独特的优势，这是其他单一技术难以比拟的。下面我们详细探讨RAG技术的几个主要应用场景。 RAG技术可以在知识图谱构建过程中发挥重要作用。通过利用检索模型从大规模文档库中找到最新的相关信息，RAG系统可以识别出新的实体和关系。 RAG技术的优势与挑战 RAG技术在很多方面展示了其显著的优势，但它也面临着一些挑战。以下我们将详细探讨RAG技术的优势和挑战。
63111编辑于 2024-06-27 - 来自专栏KisFlow-Golang流式计算框架
Golang框架实战-KisFlow流式计算框架(11)-Prometheus Metrics统计
那么KisFlow作为流式计算框架，那么有关每个Function的调度时间、总体的数据量、算法速度等等指标可能也是项目中或者开发者所要关注的一些数据，那么这些数据，经过KisFlow，可以通过Prometheus
44710编辑于 2024-07-22
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号