RAG框架介绍与开源库
最近了解了一下大模型的最新应用方式，发现RAG已经是一个非常成熟的框架理念了，特此学习记录一下。
1. 什么是 RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成）是一种结合信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术框架，广泛应用于问答系统、智能客服、代码补全等自然语言处理任务。
RAG 的核心思想是： - 先从知识库或文档集合中检索相关信息（Retriever） - 然后将检索到的信息与用户的输入一起传递给生成模型（Generator），提升回答的准确性和可信度
这种方式可以缓解传统大模型在知识范围受限、容易幻觉（hallucination）的问题，同时降低对大规模参数微调的需求。
2. RAG 的工作流程
典型的 RAG 处理流程包括以下步骤：
- 用户输入：用户输入一个查询（Query）。
- 信息检索（Retrieval）：
- 采用向量数据库或关键词检索，从预存知识库中找出相关文档。
- 主要方法包括 BM25、Dense Embeddings（如 FAISS、HNSW）等。
- 信息融合（Augmentation）：将检索到的文档与原始输入拼接，形成模型的输入。
- 文本生成（Generation）：
- 采用大语言模型（LLM）对增强后的输入进行处理，生成回答。
- 返回结果：最终输出用户可读的答案。
3. 主要开源 RAG 库
目前，开源社区已经提供了许多 RAG 相关的工具库，方便开发者快速构建应用。
3.1 LangChain
- 官网：https://python.langchain.com
- 特点：
- 提供 RAG 组件化方案，可组合不同的 Retriever、LLM、Memory 模块。
- 支持 OpenAI、Hugging Face、FAISS、ChromaDB 等多个后端。
- 适用于构建聊天机器人、文档问答系统等。
3.2 LlamaIndex（原 GPT Index）
- 官网：https://gpt-index.readthedocs.io
- 特点：
- 主要用于索引和检索，支持高效的数据结构（如树形索引、关键词索引）。
- 能与 LangChain 结合使用，增强查询能力。
- 适用于需要高效索引大规模文档的应用。
3.3 Haystack
- 官网：https://haystack.deepset.ai
- 特点：
- 由 deepset.ai 开发，提供灵活的 RAG 框架。
- 支持多种 Retriever（Elasticsearch、FAISS、Dense Passage Retriever）。
- 可用于构建生产级别的问答系统。
3.4 OpenAI API（Function Calling）
- 官网：https://platform.openai.com
- 特点：
- 允许通过 Function Calling 方式调用外部 API 进行检索。
- 适用于轻量级 RAG 应用，不需要复杂的索引和存储。
3.5 ChromaDB
- 官网：https://www.trychroma.com
- 特点：
- 轻量级的开源向量数据库，专注于 RAG 应用。
- 提供简单的 API，可集成 LangChain、LlamaIndex。
3.6 Dify
- 官网：https://dify.ai
- 特点：
- 低代码 AI 应用开发平台，支持 RAG 工作流。
- 提供可视化界面，方便非技术用户搭建 AI 助手。
- 适用于企业知识库、智能客服等场景。
3.7 GraphRAG
- 官网：https://github.com/jon-tow/graph-rag
- 特点：
- 结合知识图谱和 RAG，提高信息检索的结构化和准确性。
- 适用于需要深层次关系推理的应用，如法律、金融和医学。
- 兼容 LangChain，可扩展至不同的 LLM 框架。
4. 典型应用场景
- 智能问答：如企业 FAQ、文档问答、法律咨询等。
- 代码助手：根据代码片段检索相关 API 文档并补全代码。
- 医学辅助诊断：结合医学文献检索，提高诊断准确度。
- 电商推荐：分析用户意图，检索产品信息并提供个性化推荐。
5. 结论
RAG 是当前 NLP 领域的重要技术之一，能够有效结合信息检索和文本生成，提升语言模型的可解释性和准确性。借助开源库，如 LangChain、LlamaIndex、Haystack、Dify 和 GraphRAG，开发者可以快速构建 RAG 应用，在各类场景中落地实践。
个人感觉无论是大模型也好，机器人也好，web应用也好，都在向着模块化的方向发展，用户和开发者可以根据自己的实际需求，组装不同的模块组件。唯一重要的，就是要保证接口的标准化，真正做到高内聚，低耦合！