5 个遥遥领先的大模型 RAG 工具_rag开源模型

想象一下拥有一种超能力，让你能够对任何问题或提示生成类似人类的回答，同时还能够利用庞大的外部知识库确保准确性和相关性。这不是科幻小说，这就是检索增强生成（RAG）的力量。

在本文中，我们将介绍五大遥遥领先的 RAG 工具或库：LangChain、LlamaIndex、Haystack、RAGatouille 和 EmbedChain。

LangChain

LangChain 是一个全面的开源框架，用于开发大型语言模型的应用程序。它将模块化和可扩展的架构与高级界面结合在一起，特别适用于构建检索增强生成（RAG）系统。

LangChain 允许轻松集成各种数据源，包括文档、数据库和API，这些数据源可以增强生成过程。

官方：https://python.langchain.com/v0.1/docs/get_started/introduction/

主要功能

• 文档加载器和检索器：

• 从数据库、API和本地文件中获取相关上下文的数据。

• 支持PDF、文本文件、网络抓取、SQL/NoSQL数据库等加载器。

• 检索器包括 BM25、Chroma、FAISS、Elasticsearch、Pinecone等。

• 提示工程：

• 使用模板化结构创建动态提示。

• 根据检索到的数据定制提示，以提供更好的上下文。

• 内存管理：

• 在交互中持久化上下文，实现会话式体验。

• 与Chroma、Pinecone和FAISS等向量数据库集成。

LlamaIndex

LlamaIndex 是一个强大的库，专为构建检索增强生成（RAG）系统而设计，重点是针对大规模数据集的高效索引和检索。

利用向量相似性搜索和层次化索引等先进技术，LlamaIndex 实现了对相关信息的快速准确检索，增强了生成式语言模型的能力。

该库与流行的大型语言模型（LLMs）无缝集成，便于将检索到的数据整合到生成过程中，使其成为增强基于LLMs构建的应用程序智能和响应能力的强大工具。

官方：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/

主要功能

• 索引类型：

• 树形索引：使用分层结构进行高效的语义搜索，适用于涉及层次化数据的复杂查询。

• 列表索引：对于较小的数据集，提供直接的顺序索引，允许快速的线性搜索。

• 向量存储索引：将数据存储为密集向量，以实现快速的相似性搜索，非常适用于文档检索和推荐系统等应用。

• 关键词表索引：使用映射表进行基于关键词的搜索，有助于根据特定术语或标签快速访问数据。

• 文档加载器：

• 支持从文件（TXT、PDF、DOC、CSV）、API、数据库（SQL/NoSQL）和网络抓取加载数据。

• 检索优化：

• 以最小的延迟高效检索相关数据。

• 将嵌入模型（OpenAI、Hugging Face）与向量数据库的检索器（BM25、DPR、FAISS、Pinecone）相结合。

Haystack

Haystack 是由 Deepset 开发的开源NLP框架，专注于构建用于搜索和问答系统的RAG流水线。它提供了一套全面的工具和模块化的设计，允许开发灵活和可定制的RAG解决方案。

该框架包括用于文档检索、问答和生成的组件，支持各种检索方法，如Elasticsearch和FAISS。

此外，Haystack集成了诸如BERT和RoBERTa等最先进的语言模型，增强了其复杂查询任务的能力。它还具有用户友好的API和基于Web的UI，使用户可以轻松地与系统交互，并构建有效的问答和搜索应用程序。

官方 ：https://haystack.deepset.ai/overview/intro

主要功能

• 文档存储：支持Elasticsearch、FAISS、SQL和InMemory存储后端。

• 检索-阅读器流水线：

• FARMReader：使用Transformer模型进行抽取式问答。

• TransformersReader：通过Hugging Face模型进行抽取式问答。

• 通过OpenAI GPT-3/4进行生成模型。

• BM25：基于关键词的检索。

• DensePassageRetriever：使用DPR的密集嵌入。

• EmbeddingRetriever：通过Hugging Face模型进行自定义嵌入。

• 检索器：

• 阅读器：

• 生成问答：

• GenerativePipeline：将检索器和生成器（GPT-3/4）结合在一起。

• HybridPipeline：混合不同的检索器/阅读器以获得最佳结果。

• RAG流水线：

• 评估：

• 用于评估QA和搜索流水线的内置工具。

RAGatouille

RAGatouille 是一个轻量级框架，专门设计用于简化RAG流水线的构建，通过将预训练语言模型的力量与高效的检索技术相结合，产生高度相关和连贯的文本。

它抽象了涉及检索和生成的复杂性，专注于模块化和易用性。该框架提供了灵活且模块化的架构，允许用户尝试各种检索策略和生成模型。RAGatouille支持多种数据源，如文本文档、数据库和知识图谱，适用于多个领域和用例，是希望有效利用RAG任务的理想选择。

Github:https://github.com/bclavie/RAGatouille

主要功能

• 可插拔组件：

• 使用基于关键词的检索（SimpleRetriever、BM25Retriever）或密集通道检索（DenseRetriever）检索数据。

• 通过OpenAI（GPT-3/4）、Hugging Face Transformers或Anthropic Claude生成响应。

• 提示模板：创建可定制的提示模板，以实现一致的问题理解。

• 可扩展性：

• 使用优化的检索有效处理大型数据集。

• 通过Dask和Ray支持分布式处理。

EmbedChain

EmbedChain 是一个开源框架，旨在创建具有自定义知识的类似聊天机器人的应用程序，利用嵌入和大型语言模型（LLMs）。

它专注于基于嵌入的检索用于RAG，利用密集向量表示从大规模数据集中高效检索相关信息。EmbedChain提供了一个简单直观的API，便于索引和查询嵌入，使其可以轻松集成到RAG流水线中。

它支持各种嵌入模型，包括BERT和RoBERTa，并提供了相似度度量和索引策略的灵活性，增强了其根据特定需求定制应用程序的能力。

Github:https://github.com/embedchain/embedchain

主要功能

• 文档摄取：从文件（TXT、PDF、DOC、CSV）、API和网络抓取摄取数据。

• 嵌入：

• 利用嵌入进行高效准确的检索。

• 支持OpenAI、BERT、RoBERTa和Sentence Transformers等嵌入模型。

• 易于使用：

• 简单的界面快速构建和部署RAG系统。

• 提供了一个简单的API用于索引和查询嵌入。

结论

检索增强生成（RAG）是一种强大的技术，正在改变我们与语言模型的交互方式。通过利用生成模型和数据检索的优势，RAG 系统可以提供高度准确和上下文相关的响应。

无论是构建聊天机器人、问答系统还是内容生成平台，RAG 都有潜力将你的项目推向更高水平。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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