I 开源库来构建 RAG、代理和 AI 搜索

什么是检索增强生成 (RAG)？

检索增强生成（RAG）是一种将搜索相关信息与生成响应相结合的人工智能技术。它的工作原理是首先从外部来源（如文档或数据库）检索数据，然后使用这些信息创建更准确和上下文感知的答案。这有助于人工智能提供更好的、基于事实的响应，而不是仅仅依赖于它所接受的训练。

检索增强生成 (RAG) 是如何工作的？

RAG（检索增强生成）的工作原理是利用外部来源的相关信息来增强 AI 响应。这是一个简洁的解释：

1. 当用户提出问题时，RAG 会搜索各种数据源（例如数据库、网站和文档）以查找相关信息。
2. 然后，它将检索到的信息与原始问题相结合，以创建更明智的提示。
3. 这种增强的提示被输入到语言模型中，该模型会生成既与问题相关又通过检索到的信息丰富的响应。此过程允许人工智能通过利用外部知识源及其预先训练的功能来提供更准确、最新和上下文感知的答案。

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其内部知识，使人工智能更加可靠和最新。 RAG 还通过几个关键方式改进了 AI 模型：

1. 访问最新信息：RAG 从外部来源（如文档、数据库或网络）检索相关的实时信息。这意味着即使训练数据已经过时，人工智能也可以提供准确的响应。
2. 提高准确性：RAG 确保模型根据最相关的数据生成响应，而不是仅仅依赖 AI 训练有素的知识。这使得答案更加准确且基于事实。
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 可以提供更具上下文感知的答案，使 AI 的响应感觉更加适合具体情况。
4. 减少幻觉：纯AI模型有时会“产生幻觉”或编造信息。 RAG 通过将响应基于事实、检索到的数据来缓解这一问题，从而减少不准确或捏造信息的可能性。

7 个用于检索增强生成的开源库

让我们探索一些帮助您进行 RAG 的开源库。这些库提供了有效实施 RAG 系统所需的工具和框架，从文档索引到检索以及与语言模型的集成。

1. 漩涡

SWIRL 是一款开源 AI 基础设施软件，为检索增强生成 (RAG) 应用程序提供支持。它通过在不移动或复制数据的情况下实现跨数据源的快速、安全搜索来增强人工智能管道。 SWIRL 在您的防火墙内工作，确保数据安全，同时易于实施。

它的独特之处：

• 无需 ETL 或数据移动。
• 私有云内快速安全的人工智能部署。
• 与 20 多种大型语言模型 (LLM) 无缝集成。
• 专为安全数据访问和合规性而构建。
• 支持从100个应用程序获取数据。

⭐️ GitHub 上的 SWIRL

2.认知

Cognita 是一个开源框架，用于构建模块化、生产就绪的检索增强生成 (RAG) 系统。它组织 RAG 组件，使本地测试和大规模部署变得更加容易。它支持各种文档检索器、嵌入，并且完全由 API 驱动，允许无缝集成到其他系统。

它的独特之处：

• 可扩展 RAG 系统的模块化设计。
• 供非技术用户与文档和问答交互的 UI。
• 增量索引通过跟踪更改来减少计算负载。

⭐️ GitHub 上的 Cognita

3. LLM-Ware

LLM Ware 是一个开源框架，用于构建企业级检索增强生成 (RAG) 管道。它旨在集成可以私密且安全地部署的小型专用模型，使其适合复杂的企业工作流程。

它的独特之处：

• 提供 50 个针对企业任务进行微调的小型模型。
• 支持模块化且可扩展的 RAG 架构。
• 可以在没有 GPU 的情况下运行，从而实现轻量级部署。

⭐️ GitHub 上的 LLMWare

4.RAG 流程

RagFlow 是一个开源引擎，专注于使用深度文档理解的检索增强生成 (RAG)。它允许用户集成结构化和非结构化数据，以进行有效的、基于引文的问答。该系统提供可扩展的模块化架构以及简单的部署选项。

它的独特之处：

• 内置深入文档理解，可处理复杂的数据格式。
• 接地引文，降低幻觉风险。
• 支持各种文档类型，例如 PDF、图像和结构化数据。

⭐️ GitHub 上的 RAG Flow

5.图RAG

GraphRAG 是一个模块化、基于图的检索增强生成 (RAG) 系统，旨在通过合并结构化知识图来增强 LLM 输出。它支持使用私有数据进行高级推理，非常适合企业和研究应用。

它的独特之处：

• 使用知识图来构建和增强数据检索。
• 专为需要私有数据处理的复杂企业用例量身定制。
• 支持与 Microsoft Azure 集成以进行大规模部署。

？ GitHub 上的图 RAG

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来创建 RAG、问答和语义搜索等高级系统。

它的独特之处：

• 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法学硕士集成。
• 可使用现成模型和微调模型进行定制。

？ GitHub 上的干草堆

7. 风暴

STORM 是一个由法学硕士驱动的知识管理系统，可以研究某个主题并生成带有引文的完整报告。集成先进的检索方法，支持多视角提问，增强生成内容的深度和准确性。

它的独特之处：

• 生成带有接地引用的类似维基百科的文章。
• 支持人类与人工智能的协作知识管理。
• 模块化设计，支持外部检索源。

？ GitHub 上的风暴

检索增强生成的挑战

检索增强生成 (RAG) 面临确保数据相关性、管理延迟和维护数据质量等挑战。一些挑战是：

• 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，尤其是对于大型或嘈杂的数据集。
• 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会导致人工智能生成的响应不准确或具有误导性。
• 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。
• 安全性：确保数据隐私和安全处理敏感信息至关重要，尤其是在企业环境中。

像 SWIRL 这样的平台不需要 ETL（提取、转换、加载）或数据移动来解决这些问题，从而确保更快、更安全地访问数据。
通过 SWIRL，检索和处理发生在用户的防火墙内部，这有助于维护数据隐私，同时确保相关的高质量响应。它与现有大型语言模型 (LLM) 和企业数据源的集成使其成为克服 RAG 延迟和安全挑战的有效解决方案。

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