检索增强生成（RAG）：提升大型语言模型能力的全新思路
随着人工智能应用的不断深入发展，如何让大型语言模型（LLM）具备更强的上下文理解和实时响应能力成为了关键问题。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）正是在这一背景下应运而生的技术，它巧妙地结合了外部知识检索和生成模型的优点，极大地拓展了 LLM 的应用边界。
RAG 工作原理概览
RAG 框架的核心思路是：先从庞大的知识库中抽取与当前任务密切相关的信息，再将这些信息融入到生成模型的输入中，最终输出更为准确且富有上下文感知的答案。这样一来，模型不仅能突破自身训练数据的时间限制，还能有效降低生成内容出现“幻觉”现象的风险。
为什么不直接使用 LangChain？
虽然 LangChain 是搭建 LLM 应用的极佳工具，但它并不能完全替代 RAG。实际上，LangChain 常常被用来构建 RAG 系统。与单纯依赖 LangChain 不同，RAG 能带来如下几大优势：
- 外部知识接入：通过实时检索领域内最新或特定的信息，RAG 能补充模型知识盲区。
- 准确性提升：利用检索结果作为生成依据，有效减少模型输出错误信息的几率。
- 定制化能力：针对不同数据集和领域，RAG 能提供更为精准的定制响应。
- 信息溯源：借助检索过程，生成结果的依据更加透明，便于审计和追踪。
因此，LangChain 更多的是作为实现 RAG 的工具箱，而 RAG 则代表了提升模型输出质量的一种更系统的技术策略。
GitHub 上的十大 RAG 框架
接下来，我们将探讨 GitHub 上目前最受关注的十大 RAG 框架。每个框架都有其独到之处，适合不同场景下的人工智能应用构建需求。
1. Haystack
GitHub星级：20.1k
Haystack 是一个高度模块
