15 Beste Open-Source RAG Frameworks 2025

Große Sprachmodelle (LLMs) sind revolutionär, aber sie haben eine grundlegende Einschränkung: Ihr Wissen ist in der Zeit eingefroren und auf die Daten beschränkt, mit denen sie trainiert wurden. Sie können nicht auf Ihre privaten Dokumente zugreifen, Echtzeitdaten abfragen oder ihre Quellen zitieren. Hier kommt Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel.

RAG ist das Architekturmuster, das LLMs eine Superkraft verleiht: die Fähigkeit, relevante Informationen aus externen Wissensbasen abzurufen, bevor eine Frage beantwortet wird. Diese einfache, aber leistungsstarke Idee verwandelt ein generisches LLM in einen spezialisierten Experten, der in der Lage ist, genaue, aktuelle und kontextbezogene Antworten zu geben.

Im Jahr 2025 ist der Bau einer einfachen "Chat mit Ihrem PDF"-App nur der Anfang. Das RAG-Ökosystem ist explodiert mit hochentwickelten Open-Source-Frameworks, die für den Aufbau produktionsreifer, skalierbarer und überprüfbarer KI-Systeme entwickelt wurden. Egal, ob Sie ein Solo-Entwickler, ein Datenwissenschaftler oder ein Unternehmensarchitekt sind, es gibt ein Framework, das für Sie entwickelt wurde. Dieser Leitfaden stellt die Top 15 Open-Source RAG-Frameworks vor, die Sie kennen müssen.

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Die Hauptakteure: Grundlegende Frameworks für RAG

Diese Frameworks haben sich für viele Entwickler als erste Wahl etabliert und bieten umfassende Funktionen sowie starke Community-Unterstützung.

1. LangChain: das bevorzugte Open-Source RAG-Framework

LangChain bleibt eine dominierende Kraft im Bereich der LLM-Anwendungsentwicklung, und seine RAG-Fähigkeiten sind ein Eckpfeiler seiner Attraktivität. Es bietet eine modulare und erweiterbare Architektur, die es Entwicklern ermöglicht, verschiedene Komponenten zu verketten, darunter Dokumentenlader, Text-Splitter, Embedding-Modelle, Vektorspeicher und Retriever.

• Hauptmerkmale: Eine riesige Bibliothek von Integrationen mit über 700 Tools, eine flexible "Chain"-Abstraktion für den Aufbau komplexer Pipelines und ein wachsendes Ökosystem von höherwertigen APIs wie LangGraph zur Erstellung agentischer und zyklischer RAG-Systeme.
• Ausblick 2025: Es wird erwartet, dass LangChain seine Position weiter festigt, indem es sich auf die Produktionsreife konzentriert, mit verbesserten Tools für Beobachtbarkeit, Tracing und Bereitstellung. Die Weiterentwicklung von LangGraph wird Entwickler befähigen, anspruchsvollere und zustandsbehaftete RAG-Anwendungen zu erstellen, die Schlussfolgerungen ziehen und iterieren können.

2. LlamaIndex

Ursprünglich als Daten-Framework für LLMs konzipiert, hat sich LlamaIndex als erstklassiges Werkzeug für den Aufbau robuster und produktionsreifer RAG-Anwendungen etabliert. Seine Stärke liegt in seinen hochentwickelten Indexierungs- und Abrufstrategien, die darauf ausgelegt sind, komplexe und multimodale Daten problemlos zu verarbeiten.

• Hauptmerkmale: Fortschrittliche Indexierungstechniken wie baumstrukturierte und schlüsselwortbasierte Indizes, leistungsstarke Abfrage-Router zur Weiterleitung von Fragen an die relevantesten Datenquellen und ein Fokus auf die Datenerfassung aus einer Vielzahl von Quellen.
• Ausblick 2025: LlamaIndex wird mit seinem Fokus auf die Integration strukturierter und unstrukturierter Daten noch wichtiger für Unternehmen werden. Erwarten Sie fortgeschrittenere Abrufstrategien, einschließlich hybrider Suche und graphbasierter Abrufe, sowie engere Integrationen mit Enterprise Data Warehouses und APIs.

3. Haystack von deepset: Die Enterprise-Ready RAG-Lösung

Haystack, entwickelt von deepset AI, ist ein ausgereiftes und modulares Framework für den Aufbau produktionsreifer NLP-Systeme mit starkem Fokus auf RAG. Es bietet einen flexiblen Pipeline-basierten Ansatz, der die nahtlose Integration verschiedener Komponenten ermöglicht, darunter Retriever, Reader und Generatoren.

• Hauptmerkmale: Eine hochmodulare Architektur, robuste Unterstützung für eine breite Palette von Vektordatenbanken und Embedding-Modellen sowie leistungsstarke Bewertungstools zur Beurteilung der Leistung von RAG-Pipelines. Haystack zeichnet sich auch durch die Unterstützung sowohl dichter als auch dünnbesetzter Abrufmethoden aus.
• Ausblick 2025: Haystacks Fokus auf Enterprise-Funktionen wird wahrscheinlich zu verbesserten Fähigkeiten in Bereichen wie Skalierbarkeit, Sicherheit und Überwachung führen. Es werden mehr vorgefertigte Pipelines für gängige Branchenanwendungsfälle und noch tiefere Integrationen mit großen Such- und Analyseplattformen erwartet.

Die neue Welle der RAG-Frameworks: Aufkommende und spezialisierte Frameworks

Diese nächste Gruppe von Frameworks verschiebt die Grenzen dessen, was mit RAG möglich ist, indem sie innovative Ansätze bietet und spezifische Bedürfnisse abdeckt.

4. RAGFlow: Das visuelle und benutzerfreundliche Open-Source RAG-Framework

RAGFlow ist ein aufstrebender Stern, der eine "Qualität rein, Qualität raus"-Philosophie für RAG betont. Es bietet eine visuelle Low-Code-Schnittstelle zum Erstellen und Verwalten von RAG-Pipelines und macht es so einem breiteren Publikum zugänglich, das über erfahrene Entwickler hinausgeht.

• Hauptmerkmale: Ein benutzerfreundlicher DAG-basierter visueller Editor, automatisierte RAG-Workflows und ein Fokus auf tiefes Dokumentenverständnis mit Funktionen wie vorlagenbasiertem Chunking und visueller Überprüfung der Parsergebnisse.
• Ausblick 2025: RAGFlows intuitives Design und sein Fokus auf Datenqualität positionieren es als starken Kandidaten für Teams, die RAG-Anwendungen schnell prototypisieren und bereitstellen möchten. Wir können eine Erweiterung der unterstützten Datenformate und Integrationen erwarten, was es zu einem noch vielseitigeren Werkzeug macht.

5. DSPy: Das Programmier-statt-Prompting-Paradigma

DSPy, entwickelt von der Stanford NLP Group, führt ein neuartiges Programmiermodell für RAG ein, das den Fokus von manuellem Prompt Engineering auf einen strukturierteren und programmatischeren Ansatz verlagert. Es ermöglicht Entwicklern, die Komponenten ihrer RAG-Pipeline zu definieren, und verwendet dann einen Optimierer, um die Prompts automatisch zu generieren und zu verfeinern.

• Hauptmerkmale: Ein deklaratives Programmiermodell, das die Logik der RAG-Pipeline von den spezifischen Prompts trennt, ein leistungsstarker Optimierer, der Prompts für spezifische Aufgaben und Metriken feinabstimmen kann, und Unterstützung für eine breite Palette von LLMs und Abrufmodellen.
• Ausblick 2025: DSPys innovativer Ansatz hat das Potenzial, die Art und Weise, wie RAG-Anwendungen erstellt werden, zu revolutionieren und sie robuster, reproduzierbarer und leistungsfähiger zu machen. Es wird erwartet, dass die Verbreitung zunimmt und anspruchsvollere Optimierer und Module entwickelt werden.

6. Verba: der RAG-Chatbot powered by Weaviate

Verba ist eine Open-Source RAG-Anwendung, die vom Team hinter der Vektordatenbank Weaviate entwickelt wurde. Sie bietet eine durchgängige, benutzerfreundliche Schnittstelle für die Interaktion mit Ihren Daten über eine konversationelle KI.

• Hauptmerkmale: Enge Integration mit den leistungsstarken Suchfunktionen von Weaviate, ein optimierter Einrichtungsprozess und ein Fokus auf die Bereitstellung einer ausgefeilten und intuitiven Benutzererfahrung direkt nach der Installation.
• Ausblick 2025: Verba wird sich zu einer bevorzugten Lösung für Entwickler entwickeln, die schnell eine leistungsstarke und visuell ansprechende RAG-Anwendung auf Basis von Weaviate erstellen möchten. Erwarten Sie fortgeschrittenere Funktionen wie Multi-Tenancy und anpassbare UI-Komponenten.

7. RAGatouille: Einfach zu verwendendes ColBERT in jeder RAG-Pipeline

RAGatouille ist eine spezialisierte Bibliothek, die sich darauf konzentriert, ColBERT, ein leistungsstarkes Late-Interaction Retrieval-Modell, für RAG-Anwendungen zugänglicher zu machen. Sie vereinfacht den Prozess des Trainings, der Indexierung und der Verwendung von ColBERT-Modellen, die oft Standard-Dense-Retrieval-Methoden übertreffen können.

• Hauptmerkmale: Benutzerfreundliche APIs zum Fine-Tuning und Bereitstellen von ColBERT-Modellen, effiziente Indexierung und Abruf für große Dokumentensammlungen und die Fähigkeit, modernste Abrufleistung zu erzielen.
• Ausblick 2025: Mit steigender Nachfrage nach präziserem und nuancierterem Abruf wird RAGatouilles Fokus auf fortgeschrittene Modelle wie ColBERT es zu einem zunehmend wichtigen Werkzeug für Forscher und Entwickler machen, die an hochmodernen RAG-Systemen arbeiten.

8. Unstructured.io

Obwohl es selbst kein vollständiges RAG-Framework ist, ist Unstructured.io ein unverzichtbares Werkzeug für jede ernsthafte RAG-Implementierung. Es bietet eine Suite von Open-Source-Bibliotheken zum Parsen und Vorverarbeiten komplexer, unstrukturierter Dokumente wie PDFs, HTML-Dateien und Bilder, um sie für die Aufnahme in eine Vektordatenbank vorzubereiten.

• Hauptmerkmale: Hochwertiges Parsen einer Vielzahl von Dokumenttypen, Extraktion wertvoller Metadaten und nahtlose Integration mit beliebten RAG-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex.
• Ausblick 2025: Die Bedeutung einer hochwertigen Datenvorverarbeitung in RAG kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Unstructured.io wird voraussichtlich ein noch kritischerer Bestandteil des RAG-Ökosystems werden, mit erweiterter Unterstützung für mehr Dokumenttypen und anspruchsvolleren Parsing-Funktionen.

Die Enterprise Ready RAG-Frameworks

Diese Frameworks sind auf Unternehmensanwendungsfälle und das aufstrebende Feld der KI-Agenten zugeschnitten.

9. Cohere Coral: Die Enterprise-Grade Konversationelle KI

Cohere's Coral ist eine konversationelle KI-Plattform, die RAG nutzt, um genaue und überprüfbare Informationen bereitzustellen. Während Cohere Managed Services anbietet, beeinflussen seine zugrundeliegenden Technologien und Konzepte die Open-Source-Landschaft.

• Hauptmerkmale: Ein Fokus auf Enterprise-Grade Sicherheit und Datenschutz, leistungsstarke Abruf- und Zusammenfassungsfunktionen und die Fähigkeit, Antworten in spezifischen Dokumenten und Quellen zu verankern.
• Ausblick 2025: Während Coral selbst ein kommerzielles Produkt ist, werden die Open-Source-Komponenten und die Forschung von Cohere weiterhin sehr einflussreich sein. Es wird erwartet, dass mehr Open-Source-Frameworks ähnliche Prinzipien der Überprüfbarkeit und Enterprise-Reife übernehmen werden.

10. LLMWare: Die private und sichere RAG-Lösung

LLMWare ist ein Framework für den Aufbau von Enterprise-Grade RAG-Anwendungen mit Fokus auf Datenschutz und Sicherheit. Es ermöglicht die Verwendung kleinerer, spezialisierter und privat gehosteter LLMs, was Organisationen mehr Kontrolle über ihre Daten gibt.

• Hauptmerkmale: Eine modulare Architektur, die eine Vielzahl von LLMs und Vektordatenbanken unterstützt, Tools zum Fine-Tuning von Modellen auf privaten Daten und ein Fokus auf die Bereitstellung von RAG-Systemen in sicheren, lokalen Umgebungen.
• Ausblick 2025: Da die Datenschutzbestimmungen strenger werden, wird die Nachfrage nach Frameworks wie LLMWare, die Sicherheit und private Bereitstellung priorisieren, zweifellos steigen.

11. Flowise: Der visuelle No-Code/Low-Code-Kandidat

Flowise ist ein Open-Source-Tool mit Benutzeroberfläche, das es Ihnen ermöglicht, benutzerdefinierte LLM-gestützte Anwendungen mit einer Drag-and-Drop-Schnittstelle zu erstellen. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für schnelles Prototyping und für Teams mit unterschiedlichem technischem Know-how.

• Hauptmerkmale: Ein visueller, knotenbasierter Editor zum Erstellen von RAG-Pipelines, eine breite Palette vorgefertigter Integrationen und die Möglichkeit, Anwendungen schnell als APIs bereitzustellen.
• Ausblick 2025: Der Trend zur Low-Code- und No-Code-Entwicklung ist stark, und Flowise ist gut positioniert, um davon zu profitieren. Es werden mehr fortgeschrittene Funktionen und eine wachsende Community von Benutzern und Mitwirkenden erwartet.

12. AutoGen: Der Multi-Agent-Maestro

AutoGen, ein Framework von Microsoft Research, ermöglicht die Entwicklung von LLM-Anwendungen unter Verwendung mehrerer, zusammenarbeitender Agenten. Dies macht es besonders gut geeignet für den Aufbau anspruchsvoller RAG-Systeme, bei denen verschiedene Agenten für unterschiedliche Aspekte des Abruf- und Generierungsprozesses verantwortlich sein können.

• Hauptmerkmale: Eine flexible und erweiterbare agentenbasierte Architektur, Unterstützung sowohl für automatisierte als auch für Human-in-the-Loop-Workflows und die Fähigkeit, komplexe und dynamische konversationelle Anwendungen zu erstellen.
• Ausblick 2025: Die Zukunft der KI wird wahrscheinlich multi-agentenbasiert sein, und AutoGen steht an der Spitze dieses Trends. Es wird erwartet, dass fortschrittlichere RAG-Muster entstehen, die die Kraft kollaborativer Agenten nutzen.

Beste Nischen-RAG-Frameworks

Diese Frameworks erschließen sich ihre eigenen einzigartigen Nischen in der RAG-Landschaft.

Gerne. Hier sind die überarbeiteten Abschnitte für Marten, Cheshire Cat AI und ein Ersatz für Mendable, komplett mit aktualisierten Beschreibungen und ihren offiziellen Links.

Um die Integrität der "Open-Source"-Liste zu wahren, wurde Mendable, das primär ein kommerzielles Produkt ist, durch RAGAs ersetzt, ein führendes Open-Source RAG-Evaluierungs-Framework.

13. Marten: Das .NET Datenkraftpaket

Für Entwickler, die im .NET-Ökosystem verwurzelt sind, bietet Marten eine robuste Grundlage für den Aufbau datenintensiver Anwendungen, einschließlich anspruchsvoller RAG-Systeme. Es verwandelt PostgreSQL geschickt in eine vollwertige Dokumentendatenbank und einen Event Store, sodass .NET-Entwickler nativ mit Objekten und Events arbeiten können, ohne ihre bevorzugte Umgebung zu verlassen. Seine leistungsstarke JSONB-Unterstützung ist ideal zum Speichern und Indexieren des unstrukturierten Textes und der Vektor-Embeddings, die das Herzstück von RAG bilden. Sie können seine Fähigkeiten weiter auf der offiziellen Marten-Website erkunden.

• Hauptmerkmale: Tiefe Integration mit .NET, transaktionale Garantien für Datenkonsistenz und die Möglichkeit, die ausgereiften Indexierungs- und Volltextsuchfunktionen von PostgreSQL für Abrufaufgaben zu nutzen.
• Ausblick 2025: Da die RAG-Akzeptanz über das Python-Ökosystem hinaus wächst, werden Lösungen wie Marten, die sprachnative Leistung und Tools bieten, entscheidend sein, um einer breiteren Entwicklergemeinschaft den Aufbau leistungsfähiger KI-Anwendungen zu ermöglichen.

14. Cheshire Cat AI: Das anpassbare Agenten-Framework

Cheshire Cat AI ist ein produktionsreifes Open-Source-Framework, das für die Erstellung hochgradig anpassbarer konversationeller KI-Agenten entwickelt wurde. Seine Philosophie konzentriert sich auf eine erweiterbare Plugin-Architektur, die es Entwicklern ermöglicht, verschiedene LLMs, Vektorspeicher und benutzerdefinierte Tools einfach zu integrieren, um das Verhalten des Agenten zu gestalten. Dies macht es zu einer agilen Plattform für das Prototyping und die Bereitstellung von RAG-Anwendungen, bei denen spezifische, verkettete Funktionalitäten für Abruf und Schlussfolgerung erforderlich sind. Erfahren Sie mehr über seine Architektur auf der GitHub-Seite von Cheshire Cat AI.

• Hauptmerkmale: Ein Plugin-basiertes Design für maximale Flexibilität, integrierte Unterstützung für Speicherverwaltung und konversationellen Kontext sowie eine wachsende Bibliothek von Community-beigesteuerten Erweiterungen.
• Ausblick 2025: Die anpassungsfähige Natur des Frameworks macht es zu einer guten Wahl für den Aufbau spezialisierter RAG-Agenten, die komplexe, mehrstufige Aufgaben ausführen können. Es wird erwartet, dass sein Plugin-Ökosystem wächst und noch mehr sofort einsatzbereite Integrationen und Funktionen bietet.

15. RAGAs: Der RAG-Evaluierungsspezialist

Sobald eine RAG-Pipeline erstellt ist, woher wissen Sie, ob sie tatsächlich effektiv ist? RAGAs ist ein dediziertes Open-Source-Framework, das speziell zur Beantwortung dieser Frage entwickelt wurde. Es bietet eine Reihe von Metriken zur Bewertung von RAG-Pipelines basierend auf ihrer Abruf- und Generierungsqualität, ohne auf menschlich annotierte Ground-Truth-Labels angewiesen zu sein. Dies ermöglicht die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung von RAG-Systemen durch Bewertung wichtiger Aspekte wie Treue, Antwortrelevanz und Kontextpräzision. Das Framework und seine Dokumentation finden Sie auf der offiziellen RAGAs-Website.

• Hauptmerkmale: Eine Reihe von referenzfreien Bewertungsmetriken, die Fähigkeit zur Analyse der Leistung einzelner Abruf- und Generierungskomponenten und nahtlose Integration in CI/CD-Workflows für automatisiertes Testen.
• Ausblick 2025: Da RAG von der Experimentierphase zur Produktion übergeht, ist eine robuste Evaluierung keine Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit. Frameworks wie RAGAs werden zu einem unverzichtbaren Bestandteil des MLOps-Toolkits für LLM-Anwendungen und stellen sicher, dass RAG-Systeme nicht nur funktional, sondern auch vertrauenswürdig und zuverlässig sind.

Fazit: Ein blühendes und vielfältiges Ökosystem

Die Open-Source RAG-Landschaft im Jahr 2025 ist ein Beweis für das rasante Innovationstempo im Bereich der generativen KI. Von ausgereiften, allumfassenden Frameworks wie LangChain und LlamaIndex bis hin zu spezialisierten Tools wie RAGatouille und innovativen Programmierparadigmen wie DSPy verfügen Entwickler über eine beispiellose Auswahl an Optionen für den Aufbau der nächsten Generation intelligenter Anwendungen. Die Wahl des Frameworks hängt letztlich von den spezifischen Anforderungen des Projekts, dem Fachwissen des Teams und dem gewünschten Grad an Kontrolle und Anpassung ab. Eines ist sicher: Die Zukunft der KI besteht nicht nur darin, Text zu generieren; es geht darum, ein fundiertes, genaues und kontextbezogenes Verständnis der Welt zu generieren, und diese Open-Source RAG-Frameworks sind dabei führend.