RAG框架精选_easyrag-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/galileo2016/article/details/143896374

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EasyRAG：重新定义网络操作的高效轻量级生成框架

EasyRAG简介

高效的检索增强生成框架，用于自动化网络操作
论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.10315
项目仓库:https://github.com/BUAADreamer/EasyRAG
在CCF AIOps挑战赛中取得初赛第一名、半决赛第二名的佳绩。

EasyRAG特性

精准问答能力通过双路径稀疏检索、LLM重排与答案生成优化，能够准确回答复杂的技术问题。
简单部署无需模型微调，使用开源组件（如BM25检索算法和GLM模型），资源需求低，适合快速落地。提供灵活的代码库和部署工具（如Docker和FastAPI），大幅降低开发门槛。
高效推理通过针对性优化，推理速度显著提升，适配实时需求的应用场景。

大模型知识服务框架KAG

KAG简介

SPG(Semantic-enhanced Programmable Graph)：语义增强可编程框架
KAG 框架，主打专业领域知识增强服务，涵盖了符号推理、知识对齐等一系列创新点
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2409.13731
项目仓库:https://github.com/OpenSPG/KAG
KAG 旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，并通过四个方面双向增强大型语言模型和知识图谱，以解决 RAG 挑战：(1) 对 LLM 友好的知识表示，(2) 知识图谱与原文片段之间的互索引，(3) 逻辑形式引导的混合推理引擎，(4) 与语义推理的知识对齐
KAG 在多跳问答任务中显著优于 NaiveRAG、HippoRAG 等方法，在 hotpotQA 上的 F1 分数相对提高了 19.6%，在 2wiki 上的 F1 分数相对提高了 33.5%。我们已成功将 KAG 应用于蚂蚁集团的两个专业知识问答任务，包括电子政务问答和电子健康问答，与 RAG 方法相比，专业性有了显著提高

解决了什么问题( What & Why)?

LLM 不具备严谨的思考能力，推理能力缺失
事实、逻辑、精准性错误，无法使用预定义的领域知识结构来约束模型的行为
通用 RAG 也难以解决 LLM 幻觉问题，尤其是隐蔽的误导性信息
专业知识服务的挑战和要求，缺乏严格且可控的决策过程

蚂蚁 KAG 框架核心功能研读

GraphRAG

一个模块化的基于图的检索增强生成（RAG）系统
项目网站:Welcome - GraphRAG
项目仓库:https://github.com/microsoft/graphrag
示例仓库：https://github.com/Azure-Samples/graphrag-accelerator

Fast GraphRAG

Fast GraphRAG简介

Fast GraphRAG：一个为可解释、高精度、Agent驱动的检索工作流程设计的简化且可提示的快速GraphRAG框架。
项目仓库:https://github.com/circlemind-ai/fast-graphrag

Fast GraphRAG特征

可解释和可调试的知识：图表提供了可查询、可视化和更新的知识的人类可导航视图。
快速、低成本、高效：设计用于大规模运行而不需要大量资源或成本要求。
动态数据：自动生成和优化图表以最适合您的领域和本体需求。
增量更新：支持数据变化时的实时更新。
智能探索：利用基于 PageRank 的图形探索来提高准确性和可靠性。
异步和类型化：完全异步，并具有完整的类型支持，以实现强大且可预测的工作流程。

LightRAG 简单快速的检索增强生成

LightRAG简介

简单快速的检索增强生成
项目仓库:https://github.com/HKUDS/LightRAG
论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.05779
LightRAG 是构建轻量级、灵活、可靠且易于维护的 LLM 应用的理想选择

LightRAG 框架的核心特点

模块化组件: LightRAG 将 RAG 管道分解为三个核心组件：检索器、代理和生成器。每个组件都设计为独立且可插拔的模块，开发者可以根据需求轻松地替换、修改或扩展。
灵活的架构: LightRAG 不依赖于特定的 LLM 提供商或工具，支持开发者自由选择和组合不同的模型、数据库和外部工具，构建高度定制化的 RAG 管道。
基于 PyTorch 构建: LightRAG 充分利用了 PyTorch 的灵活性、效率和丰富的生态系统，为开发者提供了强大的深度学习工具和资源。
简洁易懂的代码: LightRAG 致力于提供清晰、简洁的代码库，避免过度抽象，使开发者能够轻松理解框架的内部机制，并进行必要的调试和定制。
LightRAG 脱颖而出的原因
轻量级 & 高度可控: LightRAG 仅有 1200 行代码，秉持着“少即是多”的原则，最大程度减少了抽象层级，将控制权交还给开发者。你可以完全掌控代码，清楚地了解每一行代码的作用，从而构建高度定制化的 LLM 应用。
模块化 & 灵活适应: LightRAG 采用模块化架构，将 RAG 管道分解为检索器、代理和生成器等独立组件。你可以轻松地替换、修改或扩展任何组件，自由组合，以满足特定的应用需求。LightRAG 不依赖于特定的 LLM 提供商，可以灵活地适应不同的模型和工具。
生产环境就绪 & 高度可靠: LightRAG 不仅仅是一个原型设计工具，它更专注于满足生产环境的严苛要求。无论你的应用场景多么复杂， LightRAG 都能提供可靠的性能和稳定的输出。
清晰易懂 & 便于维护: LightRAG 采用简洁易懂的代码风格，并提供清晰的文档，降低了学习和维护成本。你可以快速上手，并轻松地进行调试和定制。