15 Mejores Frameworks RAG Open Source en 2025

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) son revolucionarios, pero tienen una limitación fundamental: su conocimiento está congelado en el tiempo, limitado a los datos con los que fueron entrenados. No pueden acceder a sus documentos privados, consultar datos en tiempo real o citar sus fuentes. Aquí es donde entra la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

RAG es el patrón arquitectónico que otorga a los LLM un superpoder: la capacidad de recuperar información relevante de bases de conocimiento externas antes de responder una pregunta. Esta idea simple pero poderosa transforma un LLM genérico en un experto especializado, capaz de proporcionar respuestas precisas, actualizadas y conscientes del contexto.

En 2025, construir una simple aplicación de "chatea con tu PDF" es solo el principio. El ecosistema RAG ha explotado con sofisticados frameworks de código abierto diseñados para construir sistemas de IA de nivel de producción, escalables y verificables. Ya sea que seas un desarrollador individual, un científico de datos o un arquitecto empresarial, hay un framework diseñado para ti. Esta guía desglosa los 15 principales frameworks RAG de código abierto que necesitas conocer.

Por supuesto. Aquí tienes una versión refinada del artículo, con todos los enlaces de citación eliminados para una experiencia de lectura más limpia.

Los Contendientes Principales: Frameworks Fundacionales para RAG

Estos frameworks se han establecido como las opciones preferidas para muchos desarrolladores, ofreciendo características completas y un fuerte soporte comunitario.

1. LangChain: el Framework RAG de Código Abierto de Referencia

LangChain sigue siendo una fuerza dominante en el espacio de desarrollo de aplicaciones LLM, y sus capacidades RAG son una piedra angular de su atractivo. Proporciona una arquitectura modular y extensible que permite a los desarrolladores encadenar varios componentes, incluidos cargadores de documentos, divisores de texto, modelos de embedding, almacenes vectoriales y recuperadores.

• Características Clave: Una vasta biblioteca de integraciones con más de 700 herramientas, una abstracción "Chain" flexible para construir pipelines complejos y un ecosistema creciente de APIs de nivel superior como LangGraph para crear sistemas RAG agenticos y cíclicos.
• Panorama para 2025: Se espera que LangChain solidifique aún más su posición centrándose en la preparación para producción, con herramientas mejoradas de observabilidad, trazado e implementación. La evolución de LangGraph permitirá a los desarrolladores construir aplicaciones RAG más sofisticadas y con estado que puedan razonar e iterar.

2. LlamaIndex

Originalmente concebido como un framework de datos para LLM, LlamaIndex se ha labrado un nicho como una herramienta de primer nivel para construir aplicaciones RAG robustas y de nivel de producción. Su fuerza reside en sus sofisticadas estrategias de indexación y recuperación, diseñadas para manejar datos complejos y multimodales con facilidad.

• Características Clave: Técnicas de indexación avanzadas como índices estructurados en árbol y conscientes de palabras clave, potentes enrutadores de consultas para dirigir preguntas a las fuentes de datos más relevantes, y un enfoque en la ingesta de datos de una amplia gama de fuentes.
• Panorama para 2025: LlamaIndex está preparado para volverse aún más integral para las empresas con su enfoque en la integración de datos estructurados y no estructurados. Se anticipan estrategias de recuperación más avanzadas, incluida la búsqueda híbrida y la recuperación basada en grafos, e integraciones más estrechas con almacenes de datos empresariales y APIs.

3. Haystack by deepset: La Solución RAG Lista para Empresas

Haystack, desarrollado por deepset AI, es un framework maduro y modular diseñado para construir sistemas NLP listos para producción, con un fuerte énfasis en RAG. Ofrece un enfoque flexible basado en pipelines que permite la integración perfecta de varios componentes, incluidos recuperadores, lectores y generadores.

• Características Clave: Una arquitectura altamente modular, soporte robusto para una amplia gama de bases de datos vectoriales y modelos de embedding, y potentes herramientas de evaluación para medir el rendimiento de los pipelines RAG. Haystack también destaca en su soporte para métodos de recuperación tanto densos como dispersos.
• Panorama para 2025: El enfoque de Haystack en características de nivel empresarial probablemente conducirá a capacidades mejoradas en áreas como escalabilidad, seguridad y monitoreo. Se espera ver más pipelines preconstruidos para casos de uso comunes de la industria e integraciones aún más profundas con plataformas de búsqueda y análisis a gran escala.

La Nueva Ola de Frameworks RAG: Frameworks Emergentes y Especializados

Este siguiente conjunto de frameworks está ampliando los límites de lo posible con RAG, ofreciendo enfoques innovadores y atendiendo a necesidades específicas.

4. RAGFlow: El Framework RAG de Código Abierto Visual y Fácil de Usar

RAGFlow es una estrella en ascenso que enfatiza una filosofía de "calidad de entrada, calidad de salida" para RAG. Proporciona una interfaz visual de bajo código para construir y administrar pipelines RAG, haciéndolo accesible a una audiencia más amplia más allá de los desarrolladores experimentados.

• Características Clave: Un editor visual basado en DAG fácil de usar, flujos de trabajo RAG automatizados y un enfoque en la comprensión profunda de documentos con características como la división basada en plantillas y la inspección visual de los resultados del análisis.
• Panorama para 2025: El diseño intuitivo de RAGFlow y su enfoque en la calidad de los datos lo posicionan como un fuerte contendiente para equipos que buscan prototipar y desplegar aplicaciones RAG rápidamente. Podemos esperar ver una expansión de sus formatos de datos e integraciones soportados, convirtiéndolo en una herramienta aún más versátil.

5. DSPy: El Paradigma de Programación, No de Prompting

DSPy, desarrollado por el Grupo de PNL de Stanford, introduce un modelo de programación novedoso para RAG que cambia el enfoque de la ingeniería manual de prompts a un enfoque más estructurado y programático. Permite a los desarrolladores definir los componentes de su pipeline RAG y luego utiliza un optimizador para generar y refinar automáticamente los prompts.

• Características Clave: Un modelo de programación declarativa que separa la lógica del pipeline RAG de los detalles específicos de los prompts, un potente optimizador que puede ajustar los prompts para tareas y métricas específicas, y soporte para una amplia gama de LLM y modelos de recuperación.
• Panorama para 2025: El enfoque innovador de DSPy tiene el potencial de revolucionar la forma en que se construyen las aplicaciones RAG, haciéndolas más robustas, reproducibles y de mayor rendimiento. Se espera una mayor adopción y el desarrollo de optimizadores y módulos más sofisticados.

6. Verba: el Chatbot RAG Impulsado por Weaviate

Verba es una aplicación RAG de código abierto construida por el equipo detrás de la base de datos vectorial Weaviate. Ofrece una interfaz de extremo a extremo y fácil de usar para interactuar con tus datos a través de una IA conversacional.

• Características Clave: Estrecha integración con las potentes capacidades de búsqueda de Weaviate, un proceso de configuración simplificado y un enfoque en proporcionar una experiencia de usuario pulida e intuitiva lista para usar.
• Panorama para 2025: Verba se convertirá en una solución de referencia para los desarrolladores que deseen construir rápidamente una aplicación RAG potente y visualmente atractiva sobre Weaviate. Se esperan características más avanzadas como multi-tenancy y componentes de interfaz de usuario personalizables.

7. RAGatouille: ColBERT Fácil de Usar en Cualquier Pipeline RAG

RAGatouille es una biblioteca especializada centrada en hacer que ColBERT, un potente modelo de recuperación de interacción tardía, sea más accesible para aplicaciones RAG. Simplifica el proceso de entrenamiento, indexación y uso de modelos ColBERT, que a menudo pueden superar a los métodos de recuperación densa estándar.

• Características Clave: APIs fáciles de usar para ajustar y desplegar modelos ColBERT, indexación y recuperación eficientes para grandes colecciones de documentos, y la capacidad de lograr un rendimiento de recuperación de vanguardia.
• Panorama para 2025: A medida que crece la demanda de una recuperación más precisa y matizada, el enfoque de RAGatouille en modelos avanzados como ColBERT lo convertirá en una herramienta cada vez más importante para investigadores y desarrolladores que trabajan en sistemas RAG de vanguardia.

8. Unstructured.io

Aunque no es un framework RAG completo en sí mismo, Unstructured.io es una herramienta indispensable para cualquier implementación RAG seria. Proporciona un conjunto de bibliotecas de código abierto para analizar y preprocesar documentos complejos y no estructurados como archivos PDF, archivos HTML e imágenes, preparándolos para la ingesta en una base de datos vectorial.

• Características Clave: Análisis de alta calidad de una amplia variedad de tipos de documentos, extracción de metadatos valiosos e integración perfecta con frameworks RAG populares como LangChain y LlamaIndex.
• Panorama para 2025: No se puede exagerar la importancia del preprocesamiento de datos de alta calidad en RAG. Unstructured.io está preparado para convertirse en un componente aún más crítico del ecosistema RAG, con soporte ampliado para más tipos de documentos y capacidades de análisis más sofisticadas.

Los Frameworks RAG Listos para Empresas

Estos frameworks están diseñados para casos de uso empresariales y el campo floreciente de los agentes de IA.

Por supuesto. Aquí están las secciones reescritas para Marten, Cheshire Cat AI, y un reemplazo para Mendable, completas con descripciones actualizadas y sus enlaces oficiales.

Para mantener la integridad de la lista de "código abierto", Mendable, que es principalmente un producto comercial, ha sido reemplazado por RAGAs, un framework de evaluación RAG de código abierto líder.

13. Marten: La Potencia de Datos .NET

Para los desarrolladores arraigados en el ecosistema .NET, Marten proporciona una base robusta para construir aplicaciones intensivas en datos, incluidos sistemas RAG sofisticados. Transforma inteligentemente PostgreSQL en una base de datos de documentos y almacén de eventos completa, permitiendo a los desarrolladores .NET trabajar con objetos y eventos de forma nativa sin salir de su entorno preferido. Su potente soporte JSONB es ideal para almacenar e indexar el texto no estructurado y los embeddings vectoriales que son el núcleo de RAG. Puedes explorar sus capacidades más a fondo en el sitio web oficial de Marten.

• Características Clave: Profunda integración con .NET, garantías transaccionales para la consistencia de los datos, y la capacidad de aprovechar las capacidades maduras de indexación y búsqueda de texto completo de PostgreSQL para tareas de recuperación.
• Panorama para 2025: A medida que la adopción de RAG se expande más allá del ecosistema Python, soluciones como Marten que ofrecen rendimiento y herramientas nativas del lenguaje serán críticas para permitir que una comunidad más amplia de desarrolladores construya potentes aplicaciones de IA.

14. Cheshire Cat AI: El Framework de Agente Personalizable

Cheshire Cat AI es un framework de código abierto listo para producción diseñado para crear agentes de IA conversacionales altamente personalizables. Su filosofía se centra en una arquitectura de plugins extensible, que permite a los desarrolladores integrar fácilmente varios LLM, almacenes vectoriales y herramientas personalizadas para dar forma al comportamiento del agente. Esto lo convierte en una plataforma ágil para prototipar y desplegar aplicaciones RAG donde se requieren funcionalidades específicas y encadenadas para la recuperación y el razonamiento. Obtén más información sobre su arquitectura en la página de GitHub de Cheshire Cat AI.

• Características Clave: Un diseño basado en plugins para máxima flexibilidad, soporte integrado para la gestión de memoria y contexto conversacional, y una creciente biblioteca de extensiones aportadas por la comunidad.
• Panorama para 2025: La naturaleza adaptable del framework lo convierte en una excelente opción para construir agentes RAG especializados que pueden realizar tareas complejas y de varios pasos. Se espera que su ecosistema de plugins crezca, ofreciendo aún más integraciones y capacidades listas para usar.

15. RAGAs: El Especialista en Evaluación RAG

Una vez que se construye un pipeline RAG, ¿cómo sabes si es realmente efectivo? RAGAs es un framework dedicado de código abierto diseñado específicamente para responder a esa pregunta. Proporciona un conjunto de métricas para evaluar los pipelines RAG basándose en su calidad de recuperación y generación, sin depender de etiquetas de verdad fundamental anotadas por humanos. Esto permite el monitoreo y la mejora continua de los sistemas RAG evaluando aspectos clave como la fidelidad, la relevancia de la respuesta y la precisión del contexto. Puedes encontrar el framework y su documentación en el sitio web oficial de RAGAs.

• Características Clave: Un conjunto de métricas de evaluación independientes de la referencia, la capacidad de analizar el rendimiento de los componentes individuales de recuperación y generación, e integración perfecta en flujos de trabajo CI/CD para pruebas automatizadas.
• Panorama para 2025: A medida que RAG pasa de la experimentación a la producción, una evaluación robusta ya no es un lujo, sino una necesidad. Frameworks como RAGAs se convertirán en una parte indispensable del conjunto de herramientas MLOps para aplicaciones LLM, asegurando que los sistemas RAG no solo sean funcionales, sino también confiables y fiables.

Conclusión: Un Ecosistema Floreciente y Diverso

El panorama RAG de código abierto en 2025 es un testimonio del rápido ritmo de innovación en el campo de la IA generativa. Desde frameworks maduros y completos como LangChain y LlamaIndex hasta herramientas especializadas como RAGatouille y paradigmas de programación innovadores como DSPy, los desarrolladores tienen una variedad sin precedentes de opciones para construir la próxima generación de aplicaciones inteligentes. La elección del framework dependerá en última instancia de las necesidades específicas del proyecto, la experiencia del equipo y el nivel deseado de control y personalización. Una cosa es segura: el futuro de la IA no se trata solo de generar texto; se trata de generar una comprensión fundamentada, precisa y contextual del mundo, y estos frameworks RAG de código abierto están liderando el camino.