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7 个 AI 开源库，用于构建 RAG、代理和 AI 搜索
什么是检索增强生成 (RAG)？
检索增强生成 (RAG) 是一种 AI 技术，它将相关信息搜索与响应生成相结合。它的工作原理是首先从外部来源（例如文档或数据库）检索数据，然后利用这些信息创建更准确、更符合情境的答案。这有助于 AI 提供更优质、基于事实的响应，而不是仅仅依赖于其训练数据。
检索增强生成 (RAG) 如何工作？
RAG（检索增强生成）的工作原理是利用来自外部来源的相关信息来增强AI响应。以下是简要的解释：
- 当用户提出问题时，RAG 会搜索各种数据源（如数据库、网站和文档）以查找相关信息。
- 然后，它将检索到的信息与原始问题结合起来，以创建更明智的提示。
- 增强后的提示会被输入到语言模型中，该模型会生成与问题相关且富含检索到信息的答案。这一过程使人工智能能够利用外部知识源和预先训练的功能，提供更准确、更及时、更符合情境的答案。
检索增强生成 (RAG) 如何帮助 AI 模型？
RAG 通过利用现实世界的外部数据增强 AI 的内部知识，使 AI 更加可靠、与时俱进。此外，RAG 还通过以下几个关键方式改进 AI 模型：
- 获取最新信息：RAG 从外部来源（如文档、数据库或网络）检索相关的实时信息。这意味着即使训练数据已过时，AI 也能提供准确的响应。
- 增强准确性：RAG 并非仅仅依赖 AI 的训练知识，而是确保模型基于最相关的数据生成响应。这使得答案更加准确，并且基于事实。
- 更好的情境理解：通过将检索到的数据与用户的查询相结合，RAG 可以提供更具情境意识的答案，使 AI 的响应感觉更加针对具体情况。
- 减少幻觉：纯AI模型有时会产生“幻觉”或编造信息。RAG通过将响应建立在真实的、检索到的数据之上来缓解这种情况，从而降低了信息不准确或被捏造的可能性。
7 个用于检索增强生成的开源库
让我们探索一些帮助您实现 RAG 的开源库。这些库提供了高效实现 RAG 系统所需的工具和框架，涵盖文档索引、检索以及与语言模型的集成。
1. 漩涡
SWIRL 是一款开源 AI 基础架构软件，为检索增强生成 (RAG) 应用提供支持。它支持跨数据源进行快速安全的搜索，无需移动或复制数据，从而增强 AI 流程。SWIRL 可在防火墙内运行，确保数据安全，同时易于实施。
其独特之处：
- 无需 ETL 或数据移动。
- 在私有云内快速安全地部署 AI。
- 与 20 多个大型语言模型 (LLM) 无缝集成。
- 专为安全数据访问和合规性而构建。
- 支持从 100 多个应用程序获取数据。
2. Cognita
Cognita 是一个开源框架，用于构建模块化、可立即投入生产的检索增强生成 (RAG) 系统。它组织了 RAG 组件，使其更易于本地测试和大规模部署。它支持各种文档检索器和嵌入，并且完全由 API 驱动，可无缝集成到其他系统中。
其独特之处：
- 可扩展 RAG 系统的模块化设计。
- 供非技术用户与文档和问答进行交互的 UI。
- 增量索引通过跟踪变化来减少计算负载。
3. LLM-Ware
LLM Ware 是一个用于构建企业级检索增强生成 (RAG) 流程的开源框架。它旨在集成可私密安全部署的小型专用模型，从而适用于复杂的企业工作流程。
其独特之处：
- 提供 50 多个针对企业任务优化的精细调整的小型模型。
- 支持模块化、可扩展的RAG架构。
- 无需 GPU 即可运行，实现轻量级部署。
4. RAG 流程
RagFlow 是一款开源引擎，专注于利用深度文档理解实现检索增强生成 (RAG)。它允许用户整合结构化和非结构化数据，从而实现基于引用的有效问答。该系统提供可扩展的模块化架构，并提供便捷的部署选项。
其独特之处：
- 内置深度文档理解，可处理复杂的数据格式。
- 有根据的引用可以降低幻觉风险。
- 支持各种文档类型，如 PDF、图像和结构化数据。
5. Graph RAG
GraphRAG 是一个模块化的、基于图的检索增强生成 (RAG) 系统，旨在通过整合结构化知识图谱来增强 LLM 的输出。它支持使用私有数据进行高级推理，是企业和研究应用的理想选择。
其独特之处：
- 使用知识图谱来构建和增强数据检索。
- 针对需要处理私人数据的复杂企业用例进行定制。
- 支持与 Microsoft Azure 集成，实现大规模部署。
6.干草堆
Haystack 是一个开源 AI 编排框架，用于构建可用于生产的 LLM 应用程序。它允许用户连接模型、矢量数据库和文件转换器，以创建 RAG、问答和语义搜索等高级系统。
其独特之处：
- 用于检索、嵌入和推理任务的灵活管道。
- 支持与各种矢量数据库和LLM集成。
- 可使用现成的模型和精细调整的模型进行定制。
7.风暴
STORM 是一个基于法学硕士 (LLM) 的知识管理系统，它可以研究特定主题并生成包含参考文献的完整报告。它集成了先进的检索方法，并支持多视角的提问，从而提升生成内容的深度和准确性。
其独特之处：
- 生成具有可靠引用的类似维基百科的文章。
- 支持人机协作的知识管理。
- 模块化设计，支持外部检索源。
检索增强生成中的挑战
检索增强生成 (RAG) 面临着诸多挑战，例如确保数据相关性、管理延迟以及维护数据质量。以下是一些挑战：
- 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，尤其是在数据集较大或嘈杂的情况下。
- 延迟：搜索外部源会增加开销，可能会减慢响应时间，尤其是在实时应用程序中。
- 数据质量：低质量或过时的数据可能导致人工智能生成的响应不准确或具有误导性。
- 可扩展性：处理大规模数据集和高用户流量同时保持性能可能很复杂。
- 安全性：确保数据隐私和安全地处理敏感信息至关重要，尤其是在企业环境中。
像 SWIRL 这样的平台无需 ETL（提取、转换、加载）或数据移动，从而解决了这些问题，确保更快、更安全地访问数据。
使用SWIRL，检索和处理在用户的防火墙内进行，这有助于维护数据隐私，同时确保相关的高质量响应。它与现有的大型语言模型 (LLM) 和企业数据源集成，使其成为克服 RAG 延迟和安全挑战的有效解决方案。
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