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在2022年末chatgpt和2024年末deepseek的推动下,人工智能应用如雨后春笋,层出不穷,日新月异。现推荐一些截至目前比较主流的用来搭建RAG的平台。

1. Haystack

特点:

  • 模块化架构:支持端到端问答系统构建,集成Elasticsearch、FAISS等多种文档存储方式。

  • 多模型支持:兼容BERT、RoBERTa、DPR等NLP模型,适合复杂检索任务。

  • 可扩展性强:适用于企业级知识库、智能客服等场景,支持自定义NLP管道。

  • 社区活跃:GitHub星数14.6k,文档完善,适合开发者和企业。

适用场景:企业级知识管理、高定制化RAG应用。


2. RAGFlow

特点:

  • 低代码/可视化工作流:支持拖拽式配置,适合非技术人员快速搭建知识库。

  • 预置RAG管道:优化常见用例,如合同审核、FAQ生成等。

  • 多向量数据库支持:兼容主流向量数据库,如Milvus、Pinecone。

  • 国产化适配:支持国产OFD格式文档,适合政务、金融行业。

适用场景:中小企业、政务/金融知识库快速部署。


3. FastGPT

特点:

  • 低成本高效能:调用成本仅为传统方案的1/5,适合预算有限的企业。

  • 开箱即用:5分钟部署,支持知识库检索+自动生成答案。

  • 实时数据同步:与焱融DataInsight结合,支持异构数据源动态更新。

  • 多模态支持:可处理文本、表格、PDF等多种格式。

适用场景:中小企业、实时数据驱动的AI问答系统。


4. ChatWiki

特点:

  • 国产开源RAG引擎:兼容国产浏览器,支持OFD电子公文。

  • GraphRAG知识图谱:增强复杂查询能力,适用于法律、医疗等专业领域。

  • 全链路可视化调试:提供从数据导入到生成答案的全流程监控。

  • 多模型支持:兼容OpenAI、Claude、通义千问等20+主流模型。

适用场景:政务、法律、医疗等需要高精度检索的行业。


5. Kotaemon

特点:

  • 多模态问答:支持文本、图像等多源数据检索。

  • 协作分享功能:多用户管理,适合团队知识库建设。

  • 混合RAG管道:结合传统检索与深度学习优化结果。

  • 自托管支持:保障数据隐私,适合企业内网部署。

适用场景:需要多模态支持的团队协作知识库。


6. AnythingLLM

特点:

  • 本地化部署:数据完全离线,适合隐私敏感场景。

  • 多模型兼容:支持Ollama、OpenAI、Gemini等模型。

  • 轻量级向量数据库:默认使用LanceDB,适合个人或小型团队。

  • 多用户权限管理:支持Admin、Manager、普通用户三种角色。

适用场景:个人开发者、小型企业本地知识库搭建。


7. MaxKB

特点:

  • 开箱即用:支持自动文档解析、向量化、RAG问答。

  • 模型中立:兼容本地私有模型(如Llama 3)和国内外公有模型(如GPT-4、通义千问)。

  • 嵌入式部署:可生成API或H5链接,快速集成到第三方系统。

适用场景:企业智能客服、内部知识库快速上线。


8. QAnything

特点:

  • 两阶段混合检索:结合BM25关键词检索+向量语义检索,提升准确性。

  • 多格式解析:支持PDF、DOCX、JPG等10+文件类型。

  • 国产优化:针对中文文本增强分割与标题识别。

适用场景:中文文档处理需求较高的企业。


9. Dify

特点:

  • 全功能 LLMOps 平台:支持从数据加载、模型调用到工作流编排的全流程管理,适合企业级 AI 应用开发。

  • 模块化 RAG 设计:支持 QA 模式(问题匹配问题)、多路召回(跨知识库检索)和混合检索(关键词+向量)。

  • 多模型兼容:可集成 60+ 开源/商业模型(如 GPT-4、Llama 3),支持本地私有化部署。

  • 可视化工作流:通过 Prompt IDE 调试复杂任务,适合开发团队快速迭代。

适用场景:大型企业构建智能客服、内容生成等高定制化 AI 应用,或技术团队搭建 LLMOps 中台。


其他 RAG 平台推荐

1. MedRAG
  • 医疗专用:浙大医疗 AI 实验室开发,0.5 秒定位疾病关键指标,支持多症状交叉分析(如“胸痛+低烧+咳嗽”关联 47 种可能疾病)。

  • 适用场景:临床辅助诊断、电子病历分析。

2. KAG(知识推理引擎)
  • 政务/金融优化:蚂蚁集团合作项目,能拆解复杂政策问题(如“创业补贴材料不全”生成补救步骤),漏档率降低 40%。

  • 适用场景:政策解读、金融合规审核。

3. FlashRAG
  • 极速检索:0.08 秒返回亿级文档结果,某电商客服响应时间从 84 秒压缩至 3 秒。

  • 适用场景:实时客服、高频查询场景。

5. Modular RAG
  • 可定制组件:像乐高一样组装模块(如法律条款递归检索),适合科研或深度定制需求。

选型建议

需求推荐工具理由
企业级定制开发Dify、Haystack模块化强,支持复杂工作流和多模型协作。
垂直领域(医疗/金融)MedRAG、KAG行业专用优化,如症状关联或政策推理。
低成本快速部署FastGPT、RAGFlow5 分钟搭建,成本低至传统方案 1/5。
中文文档处理QAnything、ChatWiki支持 OFD 格式、GraphRAG 知识图谱增强。
http://www.dtcms.com/wzjs/174644.html

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