【AI产品】常见RAG框架

很多同学对RAG的认识仅停留在检索增强生成概念上，作为当前AI应用的当红炸子鸡，很有必要对常见RAG框架做些了解。

PS：没耐心的可直接跳到最后总结部分。

一、通用型RAG框架

适用于基础问答、文档分析等通用场景，提供模块化组件和易用接口。

1. Haystack

• 核心特点：模块化设计，支持Elasticsearch+FAISS混合检索，TB级数据处理能力。
• 应用场景：金融合规文档分析（某银行客服响应准确率↑40%）。

• 核心特点：低代码拖拽界面，10分钟快速搭建，资源占用降低30%。
• 应用场景：教育行业课程答疑（90%重复问题自动解答）。

• 核心特点：免调参自动适配知识库，集成KBAlign技术（2.4B小模型性能比肩GPT-4o）。
• 创新：WebUI零代码开发，支持Embedding模型微调。

二、知识图谱增强型框架

通过图结构优化复杂推理，解决多跳问答和逻辑关联问题。

1. KAG

• 核心特点：知识图谱与文本块互索引，逻辑符号引导推理（如电子政务准确率91.6%）。
• 优势：支持Schema约束的专业知识构建，降低OpenIE噪声。

• 核心特点：七类异构节点（实体/关系/语义单元等），分层检索精准定位知识。
• 案例：处理《哈利·波特》多跳问题（如“霍格沃茨入学通知送达方式”）。

• 核心特点：动态知识图谱实时更新，PageRank算法优化检索路径可视化。
• 适用：医疗知识库构建、金融风险评估。

三、多模态RAG框架

支持文本、图像、表格、公式等跨模态内容理解。

1. RAG-Anything

• 核心特点：统一多模态知识图谱，端到端处理PDF/Office/图表。
• 技术：双层次检索（实体匹配+语义扩展），解决图文关联缺失问题。

• 核心特点：纯视觉RAG流程，避免OCR信息损失，端到端性能提升25-39%。

四、高性能优化框架

针对海量数据检索效率和大规模部署优化。

1. FlashRAG

• 核心特点：ANNS算法加速检索（速度↑5-8倍），支持Spark分布式PB级数据处理。
• 场景：短视频平台亿级内容审核。

• 核心特点：个性化PageRank多跳推理，单步检索速度比传统RAG快6-13倍。
• 突破：全面超越GraphRAG、LightRAG等框架。

五、自动化与持续学习框架

降低开发门槛，支持动态知识更新。

1. GoMate

• 核心特点：模块化设计（BM25/向量检索自由组合），冷启动适配能力强。

• 核心特点：双视角检索（全局信息提取+细节过滤），解决长文本信息碎片化问题。

🔍 选型建议

提示：技术选型需权衡开发成本（UltraRAG零代码）、推理深度（KAG的逻辑引擎）、模态兼容性（RAG-Anything）和数据规模（FlashRAG分布式）。混合架构已成趋势，如Haystack+NodeRAG可兼顾通用性与复杂推理。