自然语言处理:第一百零七章 2025年值得关注的21个RAG开源项目

最新推荐文章于 2025-08-17 07:30:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-17 07:30:00 发布 · 1k 阅读

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#自然语言处理 #人工智能 #chatgpt #神经网络 #深度学习 #机器学习

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写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!

引言

检索增强生成（RAG）框架通过将检索机制与生成模型相结合，彻底改变了大型语言模型（LLM）的使用方式。随着人工智能解决方案需求的不断上升，GitHub 上陆续出现了多个开源的 RAG 框架，每个框架都提供了独特的功能和特性。

以下是 RAG 框架的主要特点：

• 知识检索 —— 这一核心功能使 RAG 框架能够通过从外部知识库中提取相关信息，为大型语言模型提供上下文支持。
• 生成模型增强 —— 通过利用检索到的信息来改善 LLM 的输入，从而使模型能够生成更准确、更新、更符合上下文的响应。
• 多轮交互 —— 此功能允许 RAG 系统通过与用户的多次交互不断完善查询和生成内容，从而提升用户满意度和系统的整体准确率。
• 模型优化 —— 通过各种技术手段（例如查询消歧、查询抽象以及索引优化）提升 RAG 系统的性能。

21 大著名的 RAG 框架

这些框架通过将大型语言模型与外部知识库相结合，提高了生成内容的准确性和可靠性，在医疗、金融、客户服务及教育等领域具有重要价值。

RAGFlow

• 网址：https://github.com/infiniflow/ragflow
• 特点：简化的工作流设计，内置预构建组件，并与向量数据库集成。
• 适用对象 ：希望快速构建 RAG 应用的开发者和组织。
• 工作流设计 ：直观的界面用于设计和配置 RAG 工作流。
• 预配置工作流 ：提供常见场景的即用型工作流。
• 向量数据库集成 ：与向量数据库无缝集成，实现高效检索。
• 应用场景 ：实时应用，如聊天机器人和即时问答系统。
• 用户体验 ：用户友好且高效，降低了学习曲线和开发时间。
• 社区支持 ：因其简单有效，RAGFlow 正逐渐受到越来越多人的青睐。