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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。
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