10个最流行的开源RAG框架

检索增强生成（RAG）已经从“可有可无”的模式转变为严肃AI系统的核心构建块，因为它可以让大语言模型（LLM）在您的实际数据中进行答案验证，而不是仅仅依赖固定的训练权重。

本文将介绍前10个开源RAG框架，它们之间的区别、何时使用每个框架以及它们的GitHub仓库链接，以便您可以直接将其加入到您的技术栈中。

引言：为什么RAG框架重要

LLM会幻觉、过时，并且默认情况下无法看到您的私有数据；RAG通过在用户查询和模型之间插入一个检索层来解决这些问题。RAG框架将数据摄入、分块、嵌入、检索和生成打包成可重用的组件，这样您就不必每次都在索引和提示周围手动编写粘合代码。

现代开源RAG框架为您提供：

• 可插拔的检索器（向量数据库、BM25、混合）和嵌入模型。
• 在RAG周围编排多步骤链、评估者、工具和代理程序。
• 与LangChain、LlamaIndex、Haystack、向量数据库和监控工具的集成。

1、LangChain：以工作流为中心的RAG和代理

LangChain是构建LLM应用最广泛采用的框架之一，具有对工具、代理和RAG流程的强大支持。它的理念是“链和代理”，其中RAG被实现为文档加载器、文本分割器、检索器和LLM调用的组合。

GitHub: https://github.com/langchain-ai/langchain

关键优势：

• 庞大的集成生态系统：向量数据库（Qdrant、Weaviate、Milvus、Chroma、pgvector）、提供商（OpenAI、Anthropic、本地）和工具。
• LangGraph子项目用于基于图的、代理的工作流处理RAG流程。
• 预制的RAG模板：对话式RAG、多查询、父-子、查询路由。

最适合：

• 复杂的、多步骤和代理式的RAG工作流，其中控制和可扩展性很重要。
• 已经使用LangChain进行工具/代理的团队，希望RAG作为更大系统的一部分。

2、LlamaIndex：数据优先的RAG引擎

LlamaIndex（以前称为GPT Index）专注于在您的数据上进行索引和检索，然后连接到您选择的LLMs和向量存储。它提供了丰富的索引类型、查询引擎、路由器和融合策略，使其在文档密集型应用中表现强劲。

GitHub: https://github.com/run-llama/llama_index

关键优势：

• 先进的分块、树索引、图索引和查询引擎。
• 2025年发布的版本通过优化分块和混合检索提高了检索准确性。
• 大量的数据连接器（Google Drive、Notion、Slack、DBs、APIs）用于构建实时知识库。

最适合：

• 在大型、混乱的文档语料库上进行数据密集型问答。
• 当您想要开箱即用的强大检索功能，而无需花费时间调整索引内部结构。

3、Haystack：以管道为中心，生产就绪

由deepset开发的Haystack是一个端到端的搜索和RAG框架，具有明确的管道图用于数据摄入、检索和生成。它多年来一直用于生产环境，用于搜索、问答，现在也用于RAG，包括传统和神经检索器。

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

关键优势：

• 明确的管道抽象、节点和组件，易于调试和测试。
• 支持RAG、文档搜索、提取式QA、生成式QA和评估。
• 生产特性：REST API服务器、监控、A/B测试以及与OpenSearch、Elasticsearch和向量数据库的集成。

最适合：

• 希望为生产RAG工作负载使用显式、可检查的管道的团队。
• 从经典搜索迁移到基于神经网络/RAG架构的企业。

4、RAGFlow：可视化、低代码的RAG构建器

RAGFlow是一个开源的RAG引擎，拥有可视化、低代码界面，用于构建和管理RAG流程。它秉持“质量输入，质量输出”的理念，并与流行的向量数据库深度集成。

GitHub: https://github.com/infiniflow/ragflow

关键优势：

• 拖放式UI，无需编写所有内容即可设计RAG流程。
• 支持深度文档理解和分块，以及多阶段检索。
• 与Pinecone、Weaviate、Qdrant等向量数据库的集成。

最适合：

• 希望进行可视化、协作式RAG配置的团队（产品、开发和数据共同合作）。
• 在不重新构建代码的情况下更快地迭代RAG流程。

5、txtai：全功能嵌入和RAG堆栈

txtai是一个开源的嵌入式数据库和工作流引擎，将向量存储、文本处理流程和LLM协调整合在一个包中。如果您想避免拼凑十个不同的工具，它特别吸引人。

GitHub: https://github.com/neuml/txtai

关键优势：

• 内置的向量存储、NLP流程和RAG协调。
• 简单的API用于语义搜索、问答、摘要和分类。
• 对于需要控制完整堆栈的本地/自托管设置非常合适。

最适合：

• 寻求自包含RAG平台而不进行深层MLOps投资的开发者。
• 希望在自己的基础设施上快速投入生产的较小团队。

6、Jina AI (Jina Serve) ：多模态和RAG友好

Jina AI是一个开源框架，旨在实现神经搜索、多模态AI和RAG，围绕微服务和Docker/Kubernetes构建。它与Jina向量数据库和DocArray配合良好，可以处理文本、图像和音频搜索以及RAG流程。

GitHub: https://github.com/jina-ai/jina

关键优势：

• 微服务架构，用于扩展搜索和RAG组件。
• 强大的多模态支持和嵌入式索引工具。
• 与向量数据库和现代MLOps堆栈的良好集成。

最适合：

• 多模态RAG用例（文档+图像等）。
• 熟悉基于容器的微服务和Kubernetes的团队。

7、RAG-Anything：全功能RAG框架

RAG-Anything是一个开源的“全功能”RAG框架，旨在开箱即用地支持各种数据源和检索策略。它旨在使研究和生产中的构建强大、可定制的RAG系统变得简单。

GitHub: https://github.com/HKUDS/RAG-Anything

关键优势：

• 模块化设计，支持多种检索器和LLM后端。
• 强调可扩展性和实验性，适用于不同的RAG配方。
• 适合作为构建自定义RAG解决方案的参考。

最适合：

• 研究人员和高级开发者原型设计新的RAG架构。
• 希望有一个灵活的、以代码为主的RAG基础并可以分支和扩展的团队。

8、Verba (Weaviate Verba) ：“黄金RAGtriever”

Verba是一个围绕Weaviate构建的开源RAG应用程序，有时被称为“黄金RAGtriever”。它展示了如何结合向量搜索、混合检索和LLMs的最佳实践，使用Weaviate作为核心。

GitHub: https://github.com/weaviate/Verba

关键优势：

• 有观点的RAG实现，展示了Weaviate的模块和混合搜索。
• 良好的参考架构，用于生产Weaviate基础的RAG部署。
• 包含用于问答和知识搜索的UI和API组件。

最适合：

• 已经使用或计划使用Weaviate进行搜索和RAG的团队。
• 学习如何在向量数据库之上构建稳健的RAG系统。

9、Swirl Search：多数据源的RAG

Swirl是一个开源的搜索平台，利用AI搜索多个内容和数据源，然后返回AI排序的结果和摘要，使用RAG。它被定位为一种一键式、易于使用的RAG解决方案，适用于异构系统。

GitHub: https://github.com/swirlai/swirl-search

关键优势：

• 跨多个后端的联邦搜索，顶部有LLM摘要。
• 设置最少即可运行“RAG驱动的搜索门户”。
• 适用于企业知识搜索跨越工具和孤岛。

最适合：

• 希望在多个数据源上获得RAG搜索UI但不需要大量自定义开发的组织。
• 内部搜索门户、支持/搜索协作者和知识中心。

10、Awesome-RAG 和 RAGHub：生态系统目录

虽然它们本身不是框架，但Awesome-RAG和RAGHub是RAG工具、框架和项目的精选目录。当扫描生态系统并发现小众或新兴项目时，它们是非常宝贵的资源。

• Awesome-RAG: https://github.com/Danielskry/Awesome-RAG
• RAGHub: https://github.com/Andrew-Jang/RAGHub

关键优势：

• RAG框架、向量数据库、搜索引擎和示例应用程序的集中列表。
• 是比较堆栈和发现社区项目的起点。

最适合：

• 在决定使用哪个框架之前研究RAG领域。
• 找到示例仓库、模板和参考架构。

结束语

不同的框架强调不同的哲学：编排 vs. 数据 vs. 管道 vs. UX。一些实用的指导原则：

• 如果您关心复杂的代理、工具和自定义控制流程，请选择LangChain。
• 如果您的主要挑战是从复杂、不断变化的语料库中进行索引和检索，请选择LlamaIndex。
• 如果您想要清晰、可调试和A/B测试的生产管道，请选择Haystack。
• 如果可视化配置和现成的RAG体验很重要，请选择RAGFlow或Swirl。
• 如果您更喜欢更加自包含或多模态的堆栈，请选择txtai或Jina。

开源RAG框架正在迅速成熟为完整的平台，从数据摄入和分块到检索、生成、评估和监控都能处理。不再需要为每个项目手动编写相同的粘合代码，现在您可以选择一个符合您优先事项的框架——工作流控制、数据性能、管道清晰度或多模态能力，并将其连接到您选择的向量数据库和LLM。

通过利用这些框架，团队可以：

• 将LLM置于最新、专有的知识中。
• 减少幻觉并提高答案质量。
• 在保持对基础设施、隐私和成本的控制的同时，更快地迭代AI产品。

RAG正迅速成为严肃AI系统的默认架构，而这些开源框架是推动这一转变的关键。

原文链接：Top 10 Open-Source RAG Frameworks: Power Your AI with Grounded Answers

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