أفضل 15 إطار عمل مفتوح المصدر لـ RAG في عام 2025

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ثورية، لكن لديها قيد أساسي: معرفتها مجمدة في الزمن، ومحدودة بالبيانات التي تدربت عليها. لا يمكنها الوصول إلى مستنداتك الخاصة، أو الاستعلام عن بيانات في الوقت الفعلي، أو الاستشهاد بمصادرها. هنا يأتي دور التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).

RAG هو النمط المعماري الذي يمنح نماذج اللغة الكبيرة قوة خارقة: القدرة على استرجاع المعلومات ذات الصلة من قواعد المعرفة الخارجية قبل الإجابة على سؤال. هذه الفكرة البسيطة والقوية تحول نموذج اللغة الكبير العام إلى خبير متخصص، قادر على تقديم استجابات دقيقة، محدثة، وواعية بالسياق.

في عام 2025، بناء تطبيق بسيط "للدردشة مع ملف PDF الخاص بك" هو مجرد البداية. لقد انفجر نظام RAG البيئي بإطارات عمل مفتوحة المصدر متطورة مصممة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج، قابلة للتوسع، وقابلة للتحقق. سواء كنت مطورًا منفردًا، أو عالم بيانات، أو مهندسًا معماريًا للمؤسسات، هناك إطار عمل مصمم خصيصًا لك. يوضح هذا الدليل أفضل 15 إطار عمل RAG مفتوح المصدر تحتاج إلى معرفتها.

بالتأكيد. إليك نسخة محسنة من المقال، مع إزالة جميع روابط الاستشهاد لتجربة قراءة أنظف.

المنافسون الأساسيون: أطر العمل التأسيسية لـ RAG

لقد أثبتت هذه الأطر نفسها كخيارات مفضلة للعديد من المطورين، حيث تقدم ميزات شاملة ودعمًا قويًا من المجتمع.

1. LangChain: إطار عمل RAG مفتوح المصدر المفضل

يظل LangChain قوة مهيمنة في مجال تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة، وقدرات RAG الخاصة به هي حجر الزاوية في جاذبيته. يوفر بنية معيارية وقابلة للتوسيع تسمح للمطورين بربط المكونات المختلفة معًا، بما في ذلك محملات المستندات، مقسمات النصوص، نماذج التضمين، مخازن المتجهات، والمسترجعات.

• الميزات الرئيسية: مكتبة ضخمة من التكاملات مع أكثر من 700 أداة، تجريد مرن "سلسلة" (Chain) لبناء مسارات عمل معقدة، ونظام بيئي متنامٍ لواجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى مثل LangGraph لإنشاء أنظمة RAG وكيلة ودورية.
• توقعات 2025: نتوقع أن يعزز LangChain موقعه بشكل أكبر من خلال التركيز على جاهزية الإنتاج، مع أدوات محسنة للمراقبة والتتبع والنشر. سيمكن تطور LangGraph المطورين من بناء تطبيقات RAG أكثر تعقيدًا وحفظًا للحالة يمكنها التفكير والتكرار.

2. LlamaIndex

تم تصميمه في الأصل كإطار عمل بيانات لنماذج اللغة الكبيرة، وقد نحت LlamaIndex لنفسه مكانة كأداة رئيسية لبناء تطبيقات RAG قوية وجاهزة للإنتاج. تكمن قوته في استراتيجيات الفهرسة والاسترجاع المتطورة، المصممة للتعامل مع البيانات المعقدة ومتعددة الوسائط بسهولة.

• الميزات الرئيسية: تقنيات فهرسة متقدمة مثل الفهارس الشجرية والفهارس الواعية بالكلمات المفتاحية، موجهات استعلام قوية لتوجيه الأسئلة إلى مصادر البيانات الأكثر صلة، والتركيز على استيعاب البيانات من مجموعة واسعة من المصادر.
• توقعات 2025: يستعد LlamaIndex ليصبح أكثر تكاملاً للمؤسسات مع تركيزه على تكامل البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. توقع استراتيجيات استرجاع أكثر تقدمًا، بما في ذلك البحث الهجين والاسترجاع القائم على الرسوم البيانية، وتكاملات أوثق مع مستودعات بيانات المؤسسات وواجهات برمجة التطبيقات.

3. Haystack by deepset: حل RAG الجاهز للمؤسسات

Haystack، الذي طورته deepset AI، هو إطار عمل ناضج ومعياري مصمم لبناء أنظمة معالجة اللغة الطبيعية جاهزة للإنتاج، مع تركيز قوي على RAG. يقدم نهجًا مرنًا قائمًا على المسارات يسمح بالتكامل السلس للمكونات المختلفة، بما في ذلك المسترجعات، القارئات، والمولدات.

• الميزات الرئيسية: بنية معيارية للغاية، دعم قوي لمجموعة واسعة من قواعد بيانات المتجهات ونماذج التضمين، وأدوات تقييم قوية لتقييم أداء مسارات RAG. يتفوق Haystack أيضًا في دعمه لكل من طرق الاسترجاع الكثيفة والمتفرقة.
• توقعات 2025: من المرجح أن يؤدي تركيز Haystack على الميزات المخصصة للمؤسسات إلى تعزيز القدرات في مجالات مثل قابلية التوسع والأمان والمراقبة. توقع رؤية المزيد من مسارات العمل المعدة مسبقًا لحالات الاستخدام الصناعية الشائعة وتكاملات أعمق مع منصات البحث والتحليلات واسعة النطاق.

الموجة الجديدة من أطر عمل RAG: الأطر الناشئة والمتخصصة

هذه المجموعة التالية من أطر العمل تدفع حدود ما هو ممكن مع RAG، مقدمةً أساليب مبتكرة وتلبيةً لاحتياجات محددة.

4. RAGFlow: إطار عمل RAG مفتوح المصدر المرئي وسهل الاستخدام

RAGFlow هو نجم صاعد يؤكد على فلسفة "الجودة في المدخلات، الجودة في المخرجات" لـ RAG. يوفر واجهة مرئية ومنخفضة التعليمات البرمجية لبناء وإدارة مسارات RAG، مما يجعله متاحًا لجمهور أوسع يتجاوز المطورين المتمرسين فقط.

• الميزات الرئيسية: محرر مرئي سهل الاستخدام يعتمد على DAG، مسارات عمل RAG مؤتمتة، وتركيز على الفهم العميق للمستندات مع ميزات مثل تقسيم المستندات بناءً على القوالب والفحص المرئي لنتائج التحليل.
• توقعات 2025: تصميم RAGFlow البديهي وتركيزه على جودة البيانات يجعله منافسًا قويًا للفرق التي تتطلع إلى النمذجة السريعة ونشر تطبيقات RAG. يمكننا توقع رؤية توسع في تنسيقات البيانات المدعومة والتكاملات، مما يجعله أداة أكثر تنوعًا.

5. DSPy: نموذج البرمجة لا التوجيه (Programming-Not-Prompting)

DSPy، الذي طورته مجموعة Stanford NLP، يقدم نموذج برمجة جديدًا لـ RAG يحول التركيز من هندسة التوجيه اليدوية إلى نهج أكثر هيكلية وبرمجة. يسمح للمطورين بتحديد مكونات مسار RAG الخاص بهم ثم يستخدم مُحسِّنًا لإنشاء التوجيهات وتحسينها تلقائيًا.

• الميزات الرئيسية: نموذج برمجة تعريفي يفصل منطق مسار RAG عن تفاصيل التوجيهات، مُحسِّن قوي يمكنه ضبط التوجيهات لمهام ومقاييس محددة، ودعم لمجموعة واسعة من نماذج اللغة الكبيرة ونماذج الاسترجاع.
• توقعات 2025: يمتلك نهج DSPy المبتكر القدرة على إحداث ثورة في كيفية بناء تطبيقات RAG، مما يجعلها أكثر قوة وقابلية للتكرار وأداءً. توقع رؤية اعتماد أوسع وتطوير مُحسِّنات ووحدات أكثر تعقيدًا.

6. Verba: روبوت الدردشة RAG المدعوم من Weaviate

Verba هو تطبيق RAG مفتوح المصدر تم بناؤه بواسطة الفريق الذي يقف وراء قاعدة بيانات المتجهات Weaviate. يوفر واجهة شاملة وسهلة الاستخدام للتفاعل مع بياناتك من خلال ذكاء اصطناعي للمحادثة.

• الميزات الرئيسية: تكامل وثيق مع قدرات البحث القوية لـ Weaviate، عملية إعداد مبسطة، وتركيز على توفير تجربة مستخدم مصقولة وبديهية جاهزة للاستخدام.
• توقعات 2025: من المقرر أن يصبح Verba حلاً مفضلاً للمطورين الذين يرغبون في بناء تطبيق RAG قوي وجذاب بصريًا بسرعة فوق Weaviate. توقع المزيد من الميزات المتقدمة مثل تعدد المستأجرين ومكونات واجهة المستخدم القابلة للتخصيص.

7. RAGatouille: استخدام ColBERT بسهولة في أي مسار RAG

RAGatouille هي مكتبة متخصصة تركز على جعل ColBERT، وهو نموذج استرجاع قوي للتفاعل المتأخر، أكثر سهولة لتطبيقات RAG. تبسط عملية تدريب وفهرسة واستخدام نماذج ColBERT، والتي يمكن أن تتفوق غالبًا على طرق الاسترجاع الكثيفة القياسية.

• الميزات الرئيسية: واجهات برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام لضبط ونشر نماذج ColBERT، فهرسة واسترجاع فعال لمجموعات المستندات الكبيرة، والقدرة على تحقيق أداء استرجاع على مستوى أحدث التقنيات.
• توقعات 2025: مع تزايد الطلب على استرجاع أكثر دقة وتفصيلاً، سيجعل تركيز RAGatouille على النماذج المتقدمة مثل ColBERT أداة متزايدة الأهمية للباحثين والمطورين العاملين على أنظمة RAG المتطورة.

8. Unstructured.io

على الرغم من أنه ليس إطار عمل RAG كاملًا بحد ذاته، إلا أن Unstructured.io أداة لا غنى عنها لأي تطبيق RAG جاد. يوفر مجموعة من المكتبات مفتوحة المصدر لتحليل ومعالجة المستندات المعقدة وغير المهيكلة مثل ملفات PDF، ملفات HTML، والصور، وإعدادها للاستيعاب في قاعدة بيانات متجهات.

• الميزات الرئيسية: تحليل عالي الجودة لمجموعة واسعة من أنواع المستندات، استخراج بيانات وصفية قيمة، وتكامل سلس مع أطر عمل RAG الشائعة مثل LangChain وLlamaIndex.
• توقعات 2025: لا يمكن المبالغة في أهمية المعالجة المسبقة للبيانات عالية الجودة في RAG. يستعد Unstructured.io ليصبح مكونًا أكثر أهمية في نظام RAG البيئي، مع دعم موسع لأنواع مستندات أكثر وقدرات تحليل أكثر تطورًا.

أطر عمل RAG الجاهزة للمؤسسات

تم تصميم هذه الأطر خصيصًا لحالات استخدام المؤسسات والمجال المزدهر لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

9. Cohere Coral: الذكاء الاصطناعي للمحادثة على مستوى المؤسسات

Coral من Cohere هي منصة ذكاء اصطناعي للمحادثة تستفيد من RAG لتوفير معلومات دقيقة وقابلة للتحقق. بينما تقدم Cohere خدمات مدارة، فإن تقنياتها ومفاهيمها الأساسية تؤثر على المشهد مفتوح المصدر.

• الميزات الرئيسية: التركيز على الأمان والخصوصية على مستوى المؤسسات، قدرات قوية للاسترجاع والتلخيص، والقدرة على ترسيخ الاستجابات في مستندات ومصادر محددة.
• توقعات 2025: بينما Coral نفسه منتج تجاري، ستظل المكونات مفتوحة المصدر والأبحاث من Cohere مؤثرة للغاية. توقع رؤية المزيد من أطر العمل مفتوحة المصدر تتبنى مبادئ مماثلة للقابلية للتحقق والجاهزية للمؤسسات.

10. LLMWare: حل RAG الخاص والآمن

LLMWare هو إطار عمل مصمم لبناء تطبيقات RAG على مستوى المؤسسات مع التركيز على الخصوصية والأمان. يتيح استخدام نماذج لغة كبيرة أصغر، متخصصة، ومستضافة بشكل خاص، مما يمنح المؤسسات مزيدًا من التحكم في بياناتها.

• الميزات الرئيسية: بنية معيارية تدعم مجموعة متنوعة من نماذج اللغة الكبيرة وقواعد بيانات المتجهات، أدوات لضبط النماذج على البيانات الخاصة، وتركيز على نشر أنظمة RAG في بيئات آمنة داخل المؤسسة.
• توقعات 2025: مع تزايد صرامة لوائح خصوصية البيانات، سيزداد الطلب بلا شك على أطر العمل مثل LLMWare التي تعطي الأولوية للأمان والنشر الخاص.

11. Flowise: المنافس المرئي بدون/بمنخفض التعليمات البرمجية

Flowise هي أداة مفتوحة المصدر قائمة على واجهة المستخدم تتيح لك بناء تطبيقات مخصصة مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة باستخدام واجهة سحب وإفلات. إنها خيار ممتاز للنماذج الأولية السريعة وللفرق ذات مستويات مختلفة من الخبرة التقنية.

• الميزات الرئيسية: محرر مرئي يعتمد على العقد لإنشاء مسارات RAG، مجموعة واسعة من التكاملات المعدة مسبقًا، والقدرة على نشر التطبيقات بسرعة كواجهات برمجة تطبيقات.
• توقعات 2025: اتجاه التطوير بدون تعليمات برمجية ومنخفض التعليمات البرمجية قوي، وFlowise في وضع جيد للاستفادة من ذلك. توقع رؤية المزيد من الميزات المتقدمة ومجتمع متنامٍ من المستخدمين والمساهمين.

12. AutoGen: قائد الوكلاء المتعددين

AutoGen، إطار عمل من Microsoft Research، يتيح تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة باستخدام وكلاء متعددين متعاونين. هذا يجعله مناسبًا بشكل خاص لبناء أنظمة RAG متطورة حيث يمكن أن يكون الوكلاء المختلفون مسؤولين عن جوانب مختلفة من عملية الاسترجاع والتوليد.

• الميزات الرئيسية: بنية مرنة وقابلة للتوسيع تعتمد على الوكلاء، دعم لمسارات العمل المؤتمتة وتلك التي تتضمن تدخلًا بشريًا، والقدرة على إنشاء تطبيقات محادثة معقدة وديناميكية.
• توقعات 2025: من المرجح أن يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء، وAutoGen في طليعة هذا الاتجاه. توقع رؤية المزيد من أنماط RAG المتقدمة التي تستفيد من قوة الوكلاء المتعاونين.

أفضل أطر عمل RAG المتخصصة

تشق هذه الأطر لنفسها مساحات فريدة في مشهد RAG.

بالتأكيد. إليك الأقسام المعاد كتابتها لـ Marten، Cheshire Cat AI، وبديل لـ Mendable، مع أوصاف محدثة وروابطها الرسمية. للحفاظ على سلامة قائمة "مفتوحة المصدر"، تم استبدال Mendable، وهو منتج تجاري بشكل أساسي، بـ RAGAs، وهو إطار عمل تقييم RAG مفتوح المصدر رائد.

13. Marten: قوة بيانات .NET

للمطورين المتجذرين في نظام .NET البيئي، يوفر Marten أساسًا قويًا لبناء تطبيقات كثيفة البيانات، بما في ذلك أنظمة RAG المتطورة. يحول PostgreSQL بذكاء إلى قاعدة بيانات مستندات ومخزن أحداث كامل الميزات، مما يسمح لمطوري .NET بالعمل مع الكائنات والأحداث بشكل أصلي دون مغادرة بيئتهم المفضلة. دعمه القوي لـ JSONB مثالي لتخزين وفهرسة النصوص غير المهيكلة وتضمينات المتجهات التي هي جوهر RAG. يمكنك استكشاف قدراته بشكل أعمق على الموقع الرسمي لـ Marten.

• الميزات الرئيسية: تكامل عميق مع .NET، ضمانات المعاملات لاتساق البيانات، والقدرة على الاستفادة من قدرات الفهرسة والبحث النصي الكامل الناضجة في PostgreSQL لمهام الاسترجاع.
• توقعات 2025: مع توسع اعتماد RAG خارج نظام Python البيئي، ستكون الحلول مثل Marten التي تقدم أداءً وأدواتًا أصلية للغة حاسمة لتمكين مجتمع أوسع من المطورين من بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية.

14. Cheshire Cat AI: إطار عمل الوكيل القابل للتخصيص

Cheshire Cat AI هو إطار عمل مفتوح المصدر وجاهز للإنتاج مصمم لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي للمحادثة قابلين للتخصيص بدرجة عالية. ترتكز فلسفته على بنية إضافية قابلة للتوسيع، والتي تسمح للمطورين بدمج نماذج لغة كبيرة مختلفة، مخازن متجهات، وأدوات مخصصة بسهولة لتشكيل سلوك الوكيل. هذا يجعله منصة مرنة للنماذج الأولية ونشر تطبيقات RAG حيث تكون الوظائف المتسلسلة والمحددة مطلوبة للاسترجاع والتفكير. تعلم المزيد عن بنيته على صفحة Cheshire Cat AI على GitHub.

• الميزات الرئيسية: تصميم يعتمد على الإضافات لأقصى قدر من المرونة، دعم مدمج لإدارة الذاكرة وسياق المحادثة، ومكتبة متنامية من الإضافات التي ساهم بها المجتمع.
• توقعات 2025: طبيعة الإطار القابلة للتكيف تجعله خيارًا قويًا لبناء وكلاء RAG متخصصين يمكنهم أداء مهام معقدة ومتعددة الخطوات. توقع نمو نظام الإضافات البيئي الخاص به، مما يوفر المزيد من التكاملات والقدرات الجاهزة للاستخدام.

15. RAGAs: أخصائي تقييم RAG

بمجرد بناء مسار RAG، كيف تعرف ما إذا كان فعالاً بالفعل؟ RAGAs هو إطار عمل مفتوح المصدر مخصص مصمم خصيصًا للإجابة على هذا السؤال. يوفر مجموعة من المقاييس لتقييم مسارات RAG بناءً على جودة الاسترجاع والتوليد، دون الاعتماد على تسميات الحقيقة الأرضية التي يضعها البشر. هذا يتيح المراقبة والتحسين المستمرين لأنظمة RAG من خلال تقييم الجوانب الرئيسية مثل الدقة، صلة الإجابة، ودقة السياق. يمكنك العثور على الإطار ووثائقه على الموقع الرسمي لـ RAGAs.

• الميزات الرئيسية: مجموعة من مقاييس التقييم التي لا تعتمد على مرجع، القدرة على تحليل أداء مكونات الاسترجاع والتوليد الفردية، والتكامل السلس في مسارات CI/CD للاختبار الآلي.
• توقعات 2025: مع انتقال RAG من التجربة إلى الإنتاج، لم يعد التقييم القوي رفاهية بل ضرورة. ستصبح أطر العمل مثل RAGAs جزءًا لا غنى عنه من مجموعة أدوات MLOps لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة، مما يضمن أن أنظمة RAG ليست وظيفية فحسب، بل أيضًا جديرة بالثقة وموثوقة.

الخلاصة: نظام بيئي مزدهر ومتنوع

مشهد RAG مفتوح المصدر في عام 2025 هو شهادة على الوتيرة السريعة للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. من أطر العمل الناضجة والشاملة مثل LangChain وLlamaIndex إلى الأدوات المتخصصة مثل RAGatouille ونماذج البرمجة المبتكرة مثل DSPy، يمتلك المطورون مجموعة غير مسبوقة من الخيارات لبناء الجيل القادم من التطبيقات الذكية. سيعتمد اختيار إطار العمل في النهاية على الاحتياجات المحددة للمشروع، وخبرة الفريق، ومستوى التحكم والتخصيص المطلوب. شيء واحد مؤكد: مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يتعلق فقط بتوليد النصوص؛ بل يتعلق بتوليد فهم مؤسس ودقيق وواعٍ بالسياق للعالم، وأطر عمل RAG مفتوح المصدر هذه هي التي تقود هذا التقدم.