檢索增強生成（RAG）：提升大型語言模型能力的全新思路

隨著人工智能應用的不斷深入發展，如何讓大型語言模型（LLM）具備更強的上下文理解和實時響應能力成為了關鍵問題。檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）正是在這一背景下應運而生的技術，它巧妙地結合了外部知識檢索和生成模型的優點，極大地拓展了 LLM 的應用邊界。

RAG 工作原理概覽

RAG 框架的核心思路是：先從龐大的知識庫中抽取與當前任務密切相關的信息，再將這些信息融入到生成模型的輸入中，最終輸出更為準確且富有上下文感知的答案。這樣一來，模型不僅能突破自身訓練數據的時間限制，還能有效降低生成內容出現“幻覺”現象的風險。

為什么不直接使用 LangChain？

雖然 LangChain 是搭建 LLM 應用的極佳工具，但它并不能完全替代 RAG。實際上，LangChain 常常被用來構建 RAG 系統。與單純依賴 LangChain 不同，RAG 能帶來如下幾大優勢：

• 外部知識接入：通過實時檢索領域內最新或特定的信息，RAG 能補充模型知識盲區。
• 準確性提升：利用檢索結果作為生成依據，有效減少模型輸出錯誤信息的幾率。
• 定制化能力：針對不同數據集和領域，RAG 能提供更為精準的定制響應。
• 信息溯源：借助檢索過程，生成結果的依據更加透明，便于審計和追蹤。

因此，LangChain 更多的是作為實現 RAG 的工具箱，而 RAG 則代表了提升模型輸出質量的一種更系統的技術策略。

GitHub 上的十大 RAG 框架

接下來，我們將探討 GitHub 上目前最受關注的十大 RAG 框架。每個框架都有其獨到之處，適合不同場景下的人工智能應用構建需求。

1. Haystack

GitHub星級：20.1k

Haystack 是一個高度模塊