15 Meilleurs Frameworks RAG Open Source en 2025

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont révolutionnaires, mais ils présentent une limitation fondamentale : leurs connaissances sont figées dans le temps, limitées aux données sur lesquelles ils ont été entraînés. Ils ne peuvent pas accéder à vos documents privés, interroger des données en temps réel ou citer leurs sources. C'est là qu'intervient la Génération Augmentée par Récupération (RAG).

La RAG est le modèle architectural qui confère aux LLM un super-pouvoir : la capacité de récupérer des informations pertinentes à partir de bases de connaissances externes avant de répondre à une question. Cette idée simple mais puissante transforme un LLM générique en un expert spécialisé, capable de fournir des réponses précises, à jour et contextuellement pertinentes.

En 2025, construire une simple application "chattez avec votre PDF" n'est qu'un début. L'écosystème RAG a explosé avec des frameworks open source sophistiqués conçus pour construire des systèmes d'IA de qualité production, évolutifs et vérifiables. Que vous soyez un développeur indépendant, un data scientist ou un architecte d'entreprise, il existe un framework conçu pour vous. Ce guide présente les 15 meilleurs frameworks RAG open source que vous devez connaître.

Bien sûr. Voici une version affinée de l'article, avec tous les liens de citation supprimés pour une lecture plus claire.

Les principaux prétendants : Frameworks fondamentaux pour la RAG

Ces frameworks se sont imposés comme les choix privilégiés de nombreux développeurs, offrant des fonctionnalités complètes et un solide soutien communautaire.

1. LangChain : le framework RAG open source de référence

LangChain reste une force dominante dans l'espace de développement d'applications LLM, et ses capacités RAG sont une pierre angulaire de son attrait. Il offre une architecture modulaire et extensible qui permet aux développeurs d'enchaîner divers composants, notamment des chargeurs de documents, des diviseurs de texte, des modèles d'intégration (embedding), des magasins vectoriels et des récupérateurs.

• Fonctionnalités clés : Une vaste bibliothèque d'intégrations avec plus de 700 outils, une abstraction flexible "Chain" pour construire des pipelines complexes, et un écosystème croissant d'API de niveau supérieur comme LangGraph pour créer des systèmes RAG agentiques et cycliques.
• Perspective 2025 : Attendez-vous à ce que LangChain renforce encore sa position en se concentrant sur la production, avec des outils d'observabilité, de traçage et de déploiement améliorés. L'évolution de LangGraph permettra aux développeurs de construire des applications RAG plus sophistiquées et avec état, capables de raisonner et d'itérer.

2. LlamaIndex

Initialement conçu comme un framework de données pour les LLM, LlamaIndex s'est taillé une niche en tant qu'outil de premier plan pour construire des applications RAG robustes et de qualité production. Sa force réside dans ses stratégies d'indexation et de récupération sophistiquées, conçues pour gérer facilement des données complexes et multimodales.

• Fonctionnalités clés : Techniques d'indexation avancées comme les index structurés en arbre et sensibles aux mots-clés, routeurs de requêtes puissants pour diriger les questions vers les sources de données les plus pertinentes, et un accent mis sur l'ingestion de données provenant d'un large éventail de sources.
• Perspective 2025 : LlamaIndex est sur le point de devenir encore plus essentiel pour les entreprises grâce à son accent sur l'intégration de données structurées et non structurées. Anticipez des stratégies de récupération plus avancées, y compris la recherche hybride et la récupération basée sur les graphes, et des intégrations plus étroites avec les entrepôts de données d'entreprise et les API.

3. Haystack par deepset : la solution RAG prête pour l'entreprise

Haystack, développé par deepset AI, est un framework mature et modulaire conçu pour construire des systèmes NLP prêts pour la production, avec un fort accent sur la RAG. Il offre une approche flexible basée sur des pipelines qui permet l'intégration transparente de divers composants, notamment des récupérateurs, des lecteurs et des générateurs.

• Fonctionnalités clés : Une architecture hautement modulaire, un support robuste pour un large éventail de bases de données vectorielles et de modèles d'intégration, et des outils d'évaluation puissants pour évaluer les performances des pipelines RAG. Haystack excelle également dans son support des méthodes de récupération denses et creuses.
• Perspective 2025 : L'accent mis par Haystack sur les fonctionnalités de qualité entreprise conduira probablement à des capacités améliorées dans des domaines comme l'évolutivité, la sécurité et la surveillance. Attendez-vous à voir davantage de pipelines pré-construits pour les cas d'utilisation courants de l'industrie et des intégrations encore plus profondes avec les plateformes de recherche et d'analyse à grande échelle.

La nouvelle vague de frameworks RAG : Frameworks émergents et spécialisés

Cette prochaine série de frameworks repousse les limites de ce qui est possible avec la RAG, offrant des approches innovantes et répondant à des besoins spécifiques.

4. RAGFlow : le framework RAG open source visuel et convivial

RAGFlow est une étoile montante qui met l'accent sur une philosophie "qualité entrante, qualité sortante" pour la RAG. Il fournit une interface visuelle à faible code pour construire et gérer des pipelines RAG, la rendant accessible à un public plus large au-delà des développeurs chevronnés.

• Fonctionnalités clés : Un éditeur visuel convivial basé sur DAG, des flux de travail RAG automatisés, et un accent sur la compréhension approfondie des documents avec des fonctionnalités comme le découpage basé sur des modèles et l'inspection visuelle des résultats d'analyse.
• Perspective 2025 : La conception intuitive de RAGFlow et l'accent mis sur la qualité des données le positionnent comme un solide prétendant pour les équipes cherchant à prototyper et déployer rapidement des applications RAG. Nous pouvons nous attendre à une expansion de ses formats de données pris en charge et de ses intégrations, le rendant encore plus polyvalent.

5. DSPy : le paradigme "Programmer, pas Propmter"

DSPy, développé par le groupe Stanford NLP, introduit un nouveau modèle de programmation pour la RAG qui déplace l'accent de l'ingénierie manuelle des prompts vers une approche plus structurée et programmatique. Il permet aux développeurs de définir les composants de leur pipeline RAG, puis utilise un optimiseur pour générer et affiner automatiquement les prompts.

• Fonctionnalités clés : Un modèle de programmation déclaratif qui sépare la logique du pipeline RAG des spécificités des prompts, un optimiseur puissant capable d'affiner les prompts pour des tâches et des métriques spécifiques, et la prise en charge d'un large éventail de LLM et de modèles de récupération.
• Perspective 2025 : L'approche innovante de DSPy a le potentiel de révolutionner la façon dont les applications RAG sont construites, les rendant plus robustes, reproductibles et performantes. Attendez-vous à une adoption plus large et au développement d'optimiseurs et de modules plus sophistiqués.

6. Verba : le chatbot RAG alimenté par Weaviate

Verba est une application RAG open source construite par l'équipe derrière la base de données vectorielle Weaviate. Elle offre une interface de bout en bout, conviviale, pour interagir avec vos données via une IA conversationnelle.

• Fonctionnalités clés : Intégration étroite avec les puissantes capacités de recherche de Weaviate, un processus de configuration simplifié et un accent mis sur l'offre d'une expérience utilisateur soignée et intuitive prête à l'emploi.
• Perspective 2025 : Verba est appelé à devenir une solution de référence pour les développeurs qui souhaitent construire rapidement une application RAG puissante et visuellement attrayante basée sur Weaviate. Attendez-vous à des fonctionnalités plus avancées comme la multi-location et des composants d'interface utilisateur personnalisables.

7. RAGatouille : ColBERT facile à utiliser dans n'importe quel pipeline RAG

RAGatouille est une bibliothèque spécialisée axée sur la simplification de l'utilisation de ColBERT, un puissant modèle de récupération à interaction tardive, pour les applications RAG. Elle simplifie le processus d'entraînement, d'indexation et d'utilisation des modèles ColBERT, qui peuvent souvent surpasser les méthodes de récupération denses standard.

• Fonctionnalités clés : API faciles à utiliser pour l'affinement et le déploiement de modèles ColBERT, indexation et récupération efficaces pour de grandes collections de documents, et la capacité d'atteindre des performances de récupération de pointe.
• Perspective 2025 : À mesure que la demande de récupération plus précise et nuancée augmente, l'accent mis par RAGatouille sur les modèles avancés comme ColBERT en fera un outil de plus en plus important pour les chercheurs et les développeurs travaillant sur des systèmes RAG de pointe.

8. Unstructured.io

Bien qu'il ne soit pas un framework RAG à part entière, Unstructured.io est un outil indispensable pour toute implémentation RAG sérieuse. Il fournit une suite de bibliothèques open source pour l'analyse et le pré-traitement de documents non structurés complexes comme les fichiers PDF, HTML et les images, les préparant pour l'ingestion dans une base de données vectorielle.

• Fonctionnalités clés : Analyse de haute qualité d'une grande variété de types de documents, extraction de métadonnées précieuses et intégration transparente avec les frameworks RAG populaires comme LangChain et LlamaIndex.
• Perspective 2025 : L'importance du pré-traitement de données de haute qualité dans la RAG ne peut être surestimée. Unstructured.io est sur le point de devenir un composant encore plus critique de l'écosystème RAG, avec un support étendu pour davantage de types de documents et des capacités d'analyse plus sophistiquées.

Les frameworks RAG prêts pour l'entreprise

Ces frameworks sont conçus pour les cas d'utilisation en entreprise et le domaine en plein essor des agents d'IA.

Bien sûr. Voici les sections réécrites pour Marten, Cheshire Cat AI, et un remplacement pour Mendable, avec des descriptions mises à jour et leurs liens officiels.

Pour maintenir l'intégrité de la liste "open source", Mendable, qui est principalement un produit commercial, a été remplacé par RAGAs, un framework d'évaluation RAG open source de premier plan.

13. Marten : La centrale de données .NET

Pour les développeurs ancrés dans l'écosystème .NET, Marten fournit une base robuste pour la construction d'applications gourmandes en données, y compris des systèmes RAG sophistiqués. Il transforme intelligemment PostgreSQL en une base de données de documents et un magasin d'événements à part entière, permettant aux développeurs .NET de travailler avec des objets et des événements nativement sans quitter leur environnement préféré. Son puissant support JSONB est idéal pour stocker et indexer le texte non structuré et les intégrations vectorielles qui sont au cœur de la RAG. Vous pouvez explorer ses capacités plus en détail sur le site officiel de Marten.

• Fonctionnalités clés : Intégration profonde avec .NET, garanties transactionnelles pour la cohérence des données, et la capacité de tirer parti des capacités d'indexation et de recherche en texte intégral matures de PostgreSQL pour les tâches de récupération.
• Perspective 2025 : À mesure que l'adoption de la RAG s'étend au-delà de l'écosystème Python, des solutions comme Marten qui offrent des performances et des outils natifs au langage seront essentielles pour permettre à une communauté plus large de développeurs de construire des applications d'IA puissantes.

14. Cheshire Cat AI : Le framework d'agent personnalisable

Cheshire Cat AI est un framework open source prêt pour la production, conçu pour créer des agents d'IA conversationnels hautement personnalisables. Sa philosophie est centrée sur une architecture de plugins extensible, qui permet aux développeurs d'intégrer facilement divers LLM, magasins vectoriels et outils personnalisés pour façonner le comportement de l'agent. Cela en fait une plateforme agile pour le prototypage et le déploiement d'applications RAG où des fonctionnalités spécifiques et enchaînées sont requises pour la récupération et le raisonnement. Apprenez-en davantage sur son architecture sur la page GitHub de Cheshire Cat AI.

• Fonctionnalités clés : Une conception basée sur des plugins pour une flexibilité maximale, un support intégré pour la gestion de la mémoire et le contexte conversationnel, et une bibliothèque croissante d'extensions apportées par la communauté.
• Perspective 2025 : La nature adaptable du framework en fait un excellent choix pour la construction d'agents RAG spécialisés capables d'effectuer des tâches complexes en plusieurs étapes. Attendez-vous à ce que son écosystème de plugins se développe, offrant encore plus d'intégrations et de capacités prêtes à l'emploi.

15. RAGAs : Le spécialiste de l'évaluation RAG

Une fois qu'un pipeline RAG est construit, comment savoir s'il est réellement efficace ? RAGAs est un framework open source dédié spécifiquement conçu pour répondre à cette question. Il fournit une suite de métriques pour évaluer les pipelines RAG en fonction de leur qualité de récupération et de génération, sans dépendre d'étiquettes de vérité terrain annotées par des humains. Cela permet une surveillance et une amélioration continues des systèmes RAG en évaluant des aspects clés comme la fidélité, la pertinence de la réponse et la précision du contexte. Vous pouvez trouver le framework et sa documentation sur le site officiel de RAGAs.

• Fonctionnalités clés : Un ensemble de métriques d'évaluation sans référence, la capacité d'analyser les performances des composants individuels de récupération et de génération, et une intégration transparente dans les flux de travail CI/CD pour les tests automatisés.
• Perspective 2025 : À mesure que la RAG passe de l'expérimentation à la production, une évaluation robuste n'est plus un luxe mais une nécessité. Des frameworks comme RAGAs deviendront un élément indispensable de la boîte à outils MLOps pour les applications LLM, garantissant que les systèmes RAG sont non seulement fonctionnels mais aussi fiables et dignes de confiance.

Conclusion : Un écosystème florissant et diversifié

Le paysage RAG open source en 2025 témoigne du rythme rapide de l'innovation dans le domaine de l'IA générative. Des frameworks matures et complets comme LangChain et LlamaIndex aux outils spécialisés comme RAGatouille et aux paradigmes de programmation innovants comme DSPy, les développeurs disposent d'un éventail d'options sans précédent pour construire la prochaine génération d'applications intelligentes. Le choix du framework dépendra finalement des besoins spécifiques du projet, de l'expertise de l'équipe et du niveau de contrôle et de personnalisation souhaité. Une chose est certaine : l'avenir de l'IA ne consiste pas seulement à générer du texte ; il s'agit de générer une compréhension ancrée, précise et contextuellement pertinente du monde, et ces frameworks RAG open source sont à la pointe de cette évolution.