7 个 RAG/Agent/AI 搜索关键开源库

作者：Saurabh Rai

用这些顶级开源 Retrieval Augmented Generation（RAG）库增强你的 AI。

Retrieval Augmented Generation（RAG）将数据检索与回答生成结合起来，让模型能够获取外部信息，从而给出更准确、更符合上下文的答案。这种方法让开发者可以构建灵活、由数据驱动的 AI 解决方案。下面介绍一些优秀的开源 RAG 库，帮助你进一步提升 AI 的能力。

什么是 Retrieval Augmented Generation（RAG）？

Retrieval Augmented Generation（RAG）是一种将相关信息检索与回答生成结合起来的 AI 技术。它首先从外部来源（例如文档或数据库）检索数据，然后利用这些信息生成更准确、更符合上下文的答案。这样一来，AI 就能提供更可靠、有事实依据的回答，而不是完全依赖训练阶段学到的知识。

Retrieval Augmented Generation（RAG）如何工作？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过外部来源中的相关信息增强 AI 的回答。下面是一个简要说明：

当用户提出问题时，RAG 会搜索数据库、网站和文档等多种数据源，从中查找相关信息。

随后，它会将检索到的信息与用户的原始问题结合起来，构造出一个信息更加充分的 prompt。

这个增强后的 prompt 会被输入语言模型，由模型生成既与问题相关、又融合了检索信息的回答。通过这种流程，AI 可以在利用预训练能力的同时借助外部知识源，提供更准确、更及时，也更符合上下文的答案。

Retrieval Augmented Generation（RAG）如何帮助 AI 模型？

RAG 使用真实世界的外部数据补充 AI 的内部知识，让 AI 变得更加可靠，并能掌握最新信息。RAG 主要通过以下几个方面改进 AI 模型：

获取最新信息： RAG 会从文档、数据库或 Web 等外部来源检索相关的实时信息。这意味着，即使 AI 的训练数据已经过时，它仍然可以给出准确的回答。

提高准确性： RAG 不会让 AI 只依赖训练阶段学到的知识，而是确保模型基于最相关的数据生成回答。这能让答案更加准确，也更有事实依据。

更好地理解上下文： 通过将检索到的数据与用户的问题结合起来，RAG 可以给出更符合上下文的答案，让 AI 的回答更贴合具体需求和实际场景。

减少幻觉： 纯 AI 模型有时会产生“幻觉”，也就是编造信息。RAG 通过让回答建立在检索到的事实数据之上来缓解这个问题，从而降低生成不准确信息或虚构内容的可能性。

7 个实现 Retrieval Augmented Generation 的开源库

下面来看看一些可以帮助你实现 RAG 的开源库。这些库提供了高效构建 RAG 系统所需的工具和框架，覆盖文档索引、信息检索以及语言模型集成等环节。

SWIRL

SWIRL 是一款开源 AI 基础设施软件，可用于支持 Retrieval-Augmented Generation（RAG）应用。它能够在不移动或复制数据的情况下，对多个数据源进行快速、安全的搜索，从而增强 AI pipeline。SWIRL 在你的防火墙内部运行，既能保障数据安全，也很容易落地实施。

它的独特之处：

• 不需要 ETL，也不需要移动数据。
• 可在私有云内部快速、安全地部署 AI。
• 可与 20 多种大语言模型（LLM）无缝集成。
• 专为安全的数据访问和合规要求而构建。
• 支持从 100 多个应用中获取数据。

🔗 链接：SWIRL GitHub 仓库

Cognita

Cognita 是一个开源框架，用于构建模块化、可用于生产环境的 Retrieval Augmented Generation（RAG）系统。它对 RAG 组件进行组织，让开发者能够更轻松地在本地测试，并进行大规模部署。Cognita 支持多种文档 Retriever 和 Embedding，并且完全由 API 驱动，因此可以无缝集成到其他系统中。

它的独特之处：

• 采用模块化设计，适合构建可扩展的 RAG 系统。
• 为非技术用户提供 UI，方便他们与文档交互并进行问答。
• 通过追踪数据变化进行增量索引，降低计算负载。

🔗 链接：Cognita GitHub 仓库

LLMware

LLMware 是一个开源框架，用于构建企业级 Retrieval Augmented Generation（RAG）pipeline。它专为集成小型、专业化模型而设计，这些模型可以通过私有且安全的方式部署，因此非常适合复杂的企业工作流。

它的独特之处：

• 提供 50 多个经过 fine-tuning、针对企业任务优化的小型模型。
• 支持模块化且可扩展的 RAG 架构。
• 无需 GPU 即可运行，适合轻量化部署。

🔗 链接：LLMware GitHub 仓库

RagFlow

RagFlow 是一个专注于 Retrieval Augmented Generation（RAG）的开源引擎，核心能力是深度文档理解。它允许用户整合结构化和非结构化数据，实现高效、有引用依据的问答。该系统采用可扩展的模块化架构，并提供便捷的部署方式。

它的独特之处：

• 内置深度文档理解能力，可以处理复杂的数据格式。
• 提供有依据的引用，降低产生幻觉的风险。
• 支持 PDF、图片和结构化数据等多种文档类型。

🔗 链接：RagFlow GitHub 仓库

GraphRAG

GraphRAG 是一个模块化、基于图结构的 Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统。它通过引入结构化知识图谱来增强 LLM 的输出。GraphRAG 支持结合私有数据进行高级推理，非常适合企业和研究类应用。

它的独特之处：

• 使用知识图谱组织数据并增强信息检索。
• 面向需要处理私有数据的复杂企业用例设计。
• 支持与 Microsoft Azure 集成，以实现大规模部署。

🔗 链接：GraphRAG GitHub 仓库

Haystack

Haystack 是一个开源 AI 编排框架，用于构建可投入生产环境的 LLM 应用。它允许用户连接模型、向量数据库和文件转换器，从而创建 RAG、问答和语义搜索等高级系统。

它的独特之处：

• 为检索、Embedding 和推理任务提供灵活的 pipeline。
• 支持与多种向量数据库和 LLM 集成。
• 既可以使用开箱即用的模型，也可以使用经过 fine-tuning 的模型进行定制。

🔗 链接：Haystack GitHub 仓库

STORM

STORM 是一个由 LLM 驱动的知识整理系统，能够研究特定主题，并生成包含引用的完整报告。它集成了先进的检索方法，并支持从多个视角提出问题，从而提升生成内容的深度和准确性。

它的独特之处：

• 可以生成类似 Wikipedia、包含可靠引用的文章。
• 支持人类与 AI 协作进行知识整理。
• 采用模块化设计，并支持外部检索来源。

🔗 链接：STORM GitHub 仓库

Retrieval Augmented Generation 面临的挑战

Retrieval Augmented Generation（RAG）面临着确保数据相关性、控制延迟和维持数据质量等挑战。具体包括：

数据相关性： 确保检索到的文档与查询高度相关并不容易，尤其是在数据集规模庞大或包含大量噪声的情况下。

延迟： 搜索外部来源会产生额外开销，可能拖慢响应速度，尤其是在实时应用中。

数据质量： 低质量或已经过时的数据，可能导致 AI 生成不准确或具有误导性的回答。

可扩展性： 在维持系统性能的同时处理大规模数据集和大量用户流量，可能非常复杂。

安全性： 确保数据隐私并安全地处理敏感信息至关重要，尤其是在企业环境中。

SWIRL 等平台通过避免 ETL（Extract, Transform, Load）和数据移动来解决这些问题，从而提供更快速、更安全的数据访问方式。使用 SWIRL 时，检索和处理过程都在用户的防火墙内部完成，这既有助于保护数据隐私，也能确保回答具有相关性和较高质量。它可以与现有的大语言模型（LLM）及企业数据源集成，因此能够高效应对 RAG 在延迟和安全性方面的挑战。