還在為RAG應(yīng)用開發(fā)頭疼嗎？別急，今天給大家推薦五款完全開源免費的RAG框架，覆蓋自動優(yōu)化、多模態(tài)處理、本地部署、生產(chǎn)環(huán)境支持等多種場景，助你輕松搞定RAG開發(fā)！👇

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1. AutoRAG：自動優(yōu)化，省心省力

🔑 核心優(yōu)勢：自動尋找最優(yōu)RAG流程，告別手動調(diào)參！
? 特色功能：支持用你的評估數(shù)據(jù)測試不同RAG模塊，找到最適合的方案。
💼 適用場景：適合需要優(yōu)化RAG系統(tǒng)性能的開發(fā)者。

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https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG

2. R2R：多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，全能選手

🔑 核心優(yōu)勢：本地化部署，支持多種數(shù)據(jù)格式，一站式解決！
? 特色功能：

• 支持文本、PDF、JSON、圖片等多種文件格式
• 結(jié)合語義搜索 + 關(guān)鍵詞搜索
• 自動構(gòu)建知識圖譜，提取實體關(guān)系
  💼 適用場景：適合需要處理多類型數(shù)據(jù)源的綜合性RAG應(yīng)用。
  

https://github.com/SciPhi-AI/R2R

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3. n8n AI 工具包：本地部署，隱私無憂

🔑 核心優(yōu)勢：完全本地化部署，數(shù)據(jù)安全有保障！
? 技術(shù)亮點：

• 使用@ollama運行本地LLM模型
• 采用@qdrant_engine作為本地向量數(shù)據(jù)庫
  💼 適用場景：適合注重數(shù)據(jù)隱私、需要本地化部署的團(tuán)隊。
  

https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit

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4. Cognita：生產(chǎn)環(huán)境，穩(wěn)定可靠

🔑 核心優(yōu)勢：專為生產(chǎn)環(huán)境設(shè)計，企業(yè)級應(yīng)用的首選！
? 特色功能：提供可定制的數(shù)據(jù)攝入、處理和檢索組件，靈活又高效。
💼 適用場景：適合企業(yè)級應(yīng)用部署，需要穩(wěn)定可靠的RAG框架。

https://github.com/truefoundry/cognita

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5. LLMWare：輕量專業(yè)，企業(yè)必備

🔑 核心優(yōu)勢：小型專業(yè)模型，輕量又高效！
? 特色功能：

• 提供50+針對企業(yè)任務(wù)優(yōu)化的小型模型
• 支持完整的RAG生命周期
  💼 適用場景：適合企業(yè)環(huán)境中需要專業(yè)化、輕量級解決方案的場景。

https://github.com/llmware-ai/llmwarehttps://github.com/llmware-ai/llmware