7 个开源库助你构建增强检索生成（RAG）、代理和 AI 搜索

什么是检索增强生成（RAG）？

检索增强生成技术（RAG）是一种结合了搜索和生成的AI技术。它通过首先从外部来源（如文档或数据库）获取数据，然后利用这些信息来生成更准确和情境感知的答案。这有助于AI提供更好、基于事实的响应，而不仅仅依赖于其训练内容。

RAG（检索增强生成）是怎么工作的

RAG（检索增强生成技术）通过从外部来源获取相关信息来增强AI的回复。下面是一个简单的解释：

1. 当用户提问时，RAG 在各种数据源（如数据库、网站和文档）中寻找相关信息。
2. 然后，它将检索到的信息与原始问题结合，形成一个更全面的问题提示。
3. 这个增强后的提示会被输入到语言模型中，生成的回答不仅与问题相关，还包含了检索到的信息。通过利用外部知识来源和预训练的能力，这一过程使 AI 能够提供更准确、更及时和更具上下文意识的答案。

如何检索增强生成技术帮助AI模型？

RAG 通过借助真实世界的外部数据增强其内部知识，使 AI 更可靠和更与时俱进。RAG 还使 AI 模型在几个关键点上得到提升。

1. 访问最新信息：RAG 从外部来源（如文档、数据库或网络）检索相关、实时的信息。这意味着即使其训练数据已经过时，AI 仍能提供准确的回应。
2. 提高准确性：RAG 不仅依赖于 AI 的训练知识，还确保模型基于最相关数据生成响应。这使得回答更准确，更基于事实。
3. 更好的上下文理解：通过将检索到的数据与用户的查询相结合，RAG 可以提供更符合上下文的答案，让 AI 的回答感觉更贴切和具体。
4. 减少幻觉：纯 AI 模型有时会“编造”或捏造信息。RAG 通过基于检索到的事实数据来构建响应，从而减少不准确或捏造信息的可能。

7 个开源库用于检索增强生成技术

咱们来探索一下帮助你做RAG的一些开源库。这些库提供了实现RAG系统所需的各种工具和框架，效率很高，从文档索引到检索和语言模型的集成。注：RAG（基于检索的生成）。

1. 旋涡

访问 SWIRL 搜索 GitHub 仓库

SWIRL 是一个用于驱动检索增强生成（RAG）应用程序的开源 AI 基础设施软件。它通过快速且安全地跨数据源搜索，无需移动或复制数据，来增强 AI 流程。SWIRL 运行在您的防火墙内部，既确保数据安全又易于实施。

让它独一无二的地方。

• 无需 ETL 或数据传输。
• 在私有云中快速且安全地部署 AI。
• 与超过 20 种大型语言模型（LLMs）无缝集成。
• 专为安全数据访问和合规而设计。
• 支持从 100 多个应用程序中提取数据。

⭐️ SWIRL 在 GitHub 上

2. 科诺塔

这是一个链接到 GitHub 仓库的图片。

Cognita 是一个开源框架，用于构建模块化且生产就绪的检索增强生成（RAG）系统。它组织了 RAG 组件，使得本地测试和大规模部署变得更加容易。并且完全通过 API 驱动，可以轻松地集成到其他系统中。它支持各种文档检索器和嵌入技术。

它的独特之处在于:

• 支持可扩展的RAG系统的模块化设计。
• 使非技术人员能够轻松与文档和问答互动。
• 通过追踪变化来减少增量索引的计算负担。

⭐️ Cognita 项目在 GitHub:

3. LLM工具

链接至: https://github.com/llmware-ai/llmware

LLM Ware 是一个用于构建企业级检索增强生成（RAG）管道的开源框架。它设计用于集成小型专用模型，这些模型可以被私密且安全地部署，使其适合复杂的企業工作流程。

它的独特之处是:

• 提供50多个专为企业的任务优化的微调小模型。
• 支持模块化且可扩展的RAG架构。
• 即使没有GPU也能运行，从而实现轻量级部署。

⭐️ LLMWare 项目在 GitHub:

4. RAG 流

(RAG 流程链接)链接

RagFlow 是一个专注于检索增强生成（RAG）并利用深度文档理解的开源引擎，它致力于为用户提供强大的功能。它允许用户整合结构化和非结构化信息，以实现有效且基于引文的问答。该系统提供可扩展且模块化的架构，并具有易于部署的特点。

它的独特之处在于:

• 内置深度文档理解功能，可处理复杂的数据格式。
• 引用准确，减少生成幻觉的风险。
• 支持多种文档类型，包括PDF、图片和结构化数据。

⭐️ RAG 流 在 GitHub:

5. RAG 图

GraphRAG 是一个模块化、基于图的检索增强生成（RAG）系统，旨在通过集成结构化知识图谱来增强大语言模型的输出效果。它支持对私有数据进行高级推理处理，非常适合企业及研究用途。

让它特别的是:

• 利用知识图谱来组织和增强数据检索能力。
• 专为处理私有数据的复杂企业场景设计。
• 支持与微软Azure集成，满足大规模部署的需求。

🌟 Graph RAG 项目在 GitHub 上

6. 草堆

"堆栈"
前往 GitHub 上的堆栈项目:

海垛（Haystack）是一个开源的AI编排框架，用于构建生产就绪的LLM应用程序。它允许用户连接模型、向量数据库和文件转换器，以创建先进的系统，如检索增强生成（RAG）、问答和语义检索。

让它独特的是:

• 支持灵活的管道，用于检索、嵌入和推理任务。
• 支持与多种向量数据库和大模型集成。
• 可使用即插即用和微调模型进行自定义。

🌟 星标 Haystack on GitHub

7. 飓风

STORM 是一个由 LLM 驱动的知识整理系统，它可以研究一个主题并生成带有引用的完整报告。它采用了先进的检索技术，并支持多角度提问功能，从而提高了生成内容的深度和准确性。

它的独特之处是:

• 生成带有类似维基百科参考文献的文章。
• 支持人类和AI共同编辑知识。
• 模块化设计，支持外部数据源。

🌟 GitHub 上的火爆项目)

检索增强生成面临的挑战

检索增强生成（RAG）、减少延迟和保持数据质量等挑战。一些挑战包括例如：

• 数据相关性：确保检索到的文档与查询高度相关可能很困难，尤其是在处理大型或嘈杂的数据集时。
• 延迟：搜索外部来源可能会增加延迟，尤其是在实时应用中。
• 数据质量：低质量或过时的数据可能导致生成的AI响应不准确或误导性。
• 可扩展性：在保持性能的同时处理大规模数据集和高用户流量可能很复杂，尤其是在高并发场景下。
• 安全性：确保数据隐私并安全处理敏感信息非常重要，尤其是在企业环境中。

SWIRL这样的平台通过不强制要求ETL（提取、转换、加载）或数据移动，确保了更快且更安全的数据访问。使用SWIRL，在用户的防火墙内部进行数据检索和处理，这不仅有助于维护数据隐私，还能确保高质量的相关响应。它与现有的大型语言模型（LLMs）和企业数据源的集成使其成为解决RAG延迟和安全问题的有效工具。

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