2025年，20个最值得关注的RAG框架，部分开源（上）

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分享20个值得关注的RAG框架。 长按关注《AI科技论谈》 检索增强生成（RAG）框架通过整合检索机制与生成模型，有效推动了大型语言模型（LLM）的发展。 现在，各界对人工智能解决方案的需求日益旺盛，在 GitHub 上涌现出了诸多开源 RAG 框架，各具特色与功能。 RAG 框架主要有以下特性： 知识检索：作为核心功能，它可从外部知识库获取相关信息，为大型语言模型提供必要的上下文支持。 生成模型增强：借助检索所得信息对大型语言模型的输入进行优化，促使模型生成的回复更精准、更具时效性且契合上下文。 多轮交互：凭借此特性，RAG 系统能在与用户的多次交流中细化查询内容并生成新内容，进而提升用户满意度与系统准确性。 模型优化：运用查询消歧、查询抽象和索引优化等多种技术手段，增强 RAG 系统的性能表现。 仅使用 LangChain 为何不 ………………………………