很多同学对RAG的认识仅停留在检索增强生成概念上,作为当前AI应用的当红炸子鸡,很有必要对常见RAG框架做些了解。
PS:没耐心的可直接跳到最后总结部分。
一、通用型RAG框架
适用于基础问答、文档分析等通用场景,提供模块化组件和易用接口。
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Haystack
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核心特点:模块化设计,支持Elasticsearch+FAISS混合检索,TB级数据处理能力。 -
应用场景:金融合规文档分析(某银行客服响应准确率↑40%)。
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核心特点:低代码拖拽界面,10分钟快速搭建,资源占用降低30%。 -
应用场景:教育行业课程答疑(90%重复问题自动解答)。
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核心特点:免调参自动适配知识库,集成KBAlign技术(2.4B小模型性能比肩GPT-4o)。 -
创新:WebUI零代码开发,支持Embedding模型微调。
二、知识图谱增强型框架
通过图结构优化复杂推理,解决多跳问答和逻辑关联问题。
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KAG
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核心特点:知识图谱与文本块互索引,逻辑符号引导推理(如电子政务准确率91.6%)。 -
优势:支持Schema约束的专业知识构建,降低OpenIE噪声。
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核心特点:七类异构节点(实体/关系/语义单元等),分层检索精准定位知识。 -
案例:处理《哈利·波特》多跳问题(如“霍格沃茨入学通知送达方式”)。
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核心特点:动态知识图谱实时更新,PageRank算法优化检索路径可视化。 -
适用:医疗知识库构建、金融风险评估。
三、多模态RAG框架
支持文本、图像、表格、公式等跨模态内容理解。
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RAG-Anything
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核心特点:统一多模态知识图谱,端到端处理PDF/Office/图表。 -
技术:双层次检索(实体匹配+语义扩展),解决图文关联缺失问题。
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核心特点:纯视觉RAG流程,避免OCR信息损失,端到端性能提升25-39%。
四、高性能优化框架
针对海量数据检索效率和大规模部署优化。
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FlashRAG
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核心特点:ANNS算法加速检索(速度↑5-8倍),支持Spark分布式PB级数据处理。 -
场景:短视频平台亿级内容审核。
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核心特点:个性化PageRank多跳推理,单步检索速度比传统RAG快6-13倍。 -
突破:全面超越GraphRAG、LightRAG等框架。
五、自动化与持续学习框架
降低开发门槛,支持动态知识更新。
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GoMate
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核心特点:模块化设计(BM25/向量检索自由组合),冷启动适配能力强。
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核心特点:双视角检索(全局信息提取+细节过滤),解决长文本信息碎片化问题。
🔍 选型建议
场景需求 | 推荐框架 | 关键优势 |
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提示:技术选型需权衡开发成本(UltraRAG零代码)、推理深度(KAG的逻辑引擎)、模态兼容性(RAG-Anything)和数据规模(FlashRAG分布式)。混合架构已成趋势,如Haystack+NodeRAG可兼顾通用性与复杂推理。
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