Топ-10 Open-Source фреймворков RAG, которые вам нужны!! 🧌

Retrieval-Augmented Generation (RAG) или генерация, дополненная поиском, — это мощный метод, который расширяет возможности больших языковых моделей (LLM), позволяя им извлекать релевантную информацию из внешних источников и генерировать более качественные ответы на основе этой информации. RAG-фреймворки — это инструменты и библиотеки, которые помогают разработчикам создавать AI-модели, способные извлекать информацию из внешних источников и генерировать обоснованные ответы. RAG-фреймворки работают путем извлечения релевантных документов с использованием векторной базы данных, дополняя LLM извлеченной информацией и генерируя ответ, используя как извлеченные данные, так и собственные знания, полученные в процессе обучения LLM. Этот процесс позволяет RAG-моделям предоставлять более точные и информативные ответы на запросы пользователей. Существует несколько RAG-фреймворков с открытым исходным кодом, включая LLMWare.ai, LlamaIndex, Haystack, Jina AI и Cognita. Каждый фреймворк имеет свои уникальные особенности и варианты использования, но все они разделяют общую цель — расширение возможностей LLM за счет генерации, дополненной поиском. LLMWare.ai — это унифицированный фреймворк для создания приложений на основе LLM, включая RAG-модели, с использованием небольших, специализированных моделей, которые можно развертывать в частном порядке и интегрировать с корпоративными источниками знаний. LlamaIndex — это фреймворк для работы с данными в приложениях LLM, который позволяет разработчикам создавать настраиваемые конвейеры для рабочих процессов RAG. Haystack — это сквозной LLM-фреймворк, который позволяет разработчикам создавать приложения на основе LLM, Transformer-моделей, векторного поиска и многого другого. Jina AI — это платформа MLOps и AI с открытым исходным кодом, предназначенная для нейронного поиска, генеративного AI и мультимодальных приложений. Cognita — это структурированный фреймворк, который сочетает в себе возможности настройки и удобство использования, предлагая модульную конструкцию, обеспечивающую развитие приложений в соответствии с технологическим прогрессом. Эти RAG-фреймворки могут использоваться для различных приложений, включая поисковые системы на основе AI, извлечение знаний для чат-ботов, понимание кода и документов, поддержку клиентов на основе AI, управление корпоративными знаниями и контекстно-зависимых AI-помощников.