开源 RAG 技术栈汇总

来源：https://blog.dailydoseofds.com/p/the-open-source-rag-stack

1. 前端框架（Frontend Frameworks）

核心作用：用户与RAG系统交互的“入口”，负责构建简洁、易用的可视化界面（UI），让用户能直观地输入查询、获取结果（如问答、文档摘要等）。 常用工具/方案：

• NextJS（基于React的全栈框架，支持服务端渲染，适合高性能RAG应用）
• Streamlit（快速搭建数据类应用，适合原型验证或轻量RAG工具）
• VueJS（轻量、易上手的前端框架，适合需要定制化UI的场景）

2. LLM编排框架（LLM Frameworks for Orchestration）

核心作用：RAG系统的“中枢神经”，负责连接LLM模型、外部工具（如检索组件、数据库）与业务 workflows，统一管理流程调度（如“用户查询→检索上下文→传入LLM生成回答”的全链路）。 常用工具/方案：

• LangChain（生态最丰富，支持多模型集成、链（Chain）与智能体（Agent）设计）
• CrewAI（侧重多智能体协作，适合复杂RAG任务（如多文档交叉分析））
• LlamaIndex（专为RAG优化，强调