15 Framework RAG Open Source Terbaik di Tahun 2025

Large Language Models (LLM) adalah revolusioner, tetapi memiliki keterbatasan mendasar: pengetahuan mereka beku dalam waktu, terbatas pada data yang mereka latih. Mereka tidak dapat mengakses dokumen pribadi Anda, menanyakan data real-time, atau mengutip sumber mereka. Di sinilah Retrieval-Augmented Generation (RAG) berperan.

RAG adalah pola arsitektur yang memberikan LLM kekuatan super: kemampuan untuk mengambil informasi relevan dari basis pengetahuan eksternal sebelum menjawab pertanyaan. Ide sederhana namun kuat ini mengubah LLM generik menjadi ahli khusus, mampu memberikan respons yang akurat, terkini, dan sadar konteks.

Pada tahun 2025, membangun aplikasi sederhana "chat dengan PDF Anda" hanyalah permulaan. Ekosistem RAG telah meledak dengan kerangka kerja open-source canggih yang dirancang untuk membangun sistem AI tingkat produksi, terukur, dan dapat diverifikasi. Baik Anda seorang pengembang solo, ilmuwan data, atau arsitek perusahaan, ada kerangka kerja yang dibangun untuk Anda. Panduan ini menguraikan 15 kerangka kerja RAG open-source teratas yang perlu Anda ketahui.

Tentu saja. Berikut adalah versi artikel yang diperbaiki, dengan semua tautan kutipan dihapus untuk pengalaman membaca yang lebih bersih.

Para Pesaing Utama: Kerangka Kerja Fondasional untuk RAG

Kerangka kerja ini telah menetapkan diri sebagai pilihan utama bagi banyak pengembang, menawarkan fitur komprehensif dan dukungan komunitas yang kuat.

1. LangChain: Kerangka Kerja RAG Open Source Pilihan Utama

LangChain tetap menjadi kekuatan dominan dalam ruang pengembangan aplikasi LLM, dan kemampuan RAG-nya adalah landasan daya tariknya. Ini menyediakan arsitektur modular dan dapat diperluas yang memungkinkan pengembang untuk menggabungkan berbagai komponen, termasuk pemuat dokumen, pemisah teks, model embedding, penyimpanan vektor, dan retriever.

• Fitur Utama: Pustaka integrasi yang luas dengan lebih dari 700 alat, abstraksi "Chain" yang fleksibel untuk membangun pipeline kompleks, dan ekosistem API tingkat tinggi yang berkembang seperti LangGraph untuk membuat sistem RAG yang agensi dan siklikal.
• Prospek 2025: LangChain diperkirakan akan semakin memperkuat posisinya dengan berfokus pada kesiapan produksi, dengan peningkatan observabilitas, penelusuran, dan alat penerapan. Evolusi LangGraph akan memberdayakan pengembang untuk membangun aplikasi RAG yang lebih canggih dan stateful yang dapat bernalar dan berulang.

2. LlamaIndex

Awalnya dikonsep sebagai kerangka kerja data untuk LLM, LlamaIndex telah mengukir ceruk sebagai alat utama untuk membangun aplikasi RAG yang tangguh dan siap produksi. Kekuatannya terletak pada strategi pengindeksan dan pengambilan yang canggih, yang dirancang untuk menangani data kompleks dan multi-modal dengan mudah.

• Fitur Utama: Teknik pengindeksan canggih seperti indeks berbasis pohon dan sadar kata kunci, router kueri yang kuat untuk mengarahkan pertanyaan ke sumber data yang paling relevan, dan fokus pada penyerapan data dari berbagai sumber.
• Prospek 2025: LlamaIndex siap menjadi lebih integral untuk perusahaan dengan fokusnya pada integrasi data terstruktur dan tidak terstruktur. Antisipasi strategi pengambilan yang lebih canggih, termasuk pencarian hibrida dan pengambilan berbasis grafik, serta integrasi yang lebih erat dengan gudang data dan API perusahaan.

3. Haystack oleh deepset: Solusi RAG Siap Perusahaan

Haystack, dikembangkan oleh deepset AI, adalah kerangka kerja yang matang dan modular yang dirancang untuk membangun sistem NLP siap produksi, dengan penekanan kuat pada RAG. Ini menawarkan pendekatan berbasis pipeline yang fleksibel yang memungkinkan integrasi mulus dari berbagai komponen, termasuk retriever, reader, dan generator.

• Fitur Utama: Arsitektur yang sangat modular, dukungan kuat untuk berbagai basis data vektor dan model embedding, dan alat evaluasi yang kuat untuk menilai kinerja pipeline RAG. Haystack juga unggul dalam dukungannya untuk metode pengambilan padat (dense) dan jarang (sparse).
• Prospek 2025: Fokus Haystack pada fitur tingkat perusahaan kemungkinan akan mengarah pada peningkatan kemampuan di bidang seperti skalabilitas, keamanan, dan pemantauan. Perkirakan akan melihat lebih banyak pipeline bawaan untuk kasus penggunaan industri umum dan integrasi yang lebih dalam dengan platform pencarian dan analitik skala besar.

Gelombang Baru Kerangka Kerja RAG: Kerangka Kerja yang Muncul dan Khusus

Kumpulan kerangka kerja berikutnya ini mendorong batas-batas kemungkinan dengan RAG, menawarkan pendekatan inovatif dan memenuhi kebutuhan spesifik.

4. RAGFlow: Kerangka Kerja RAG Open Source Visual dan Ramah Pengguna

RAGFlow adalah bintang yang sedang naik daun yang menekankan filosofi "kualitas masuk, kualitas keluar" untuk RAG. Ini menyediakan antarmuka visual, low-code untuk membangun dan mengelola pipeline RAG, membuatnya dapat diakses oleh audiens yang lebih luas di luar pengembang berpengalaman.

• Fitur Utama: Editor visual berbasis DAG yang ramah pengguna, alur kerja RAG otomatis, dan fokus pada pemahaman dokumen yang mendalam dengan fitur seperti chunking berbasis template dan inspeksi visual hasil parsing.
• Prospek 2025: Desain intuitif RAGFlow dan fokus pada kualitas data memposisikannya sebagai pesaing kuat bagi tim yang ingin dengan cepat membuat prototipe dan menerapkan aplikasi RAG. Kita dapat mengharapkan perluasan format data dan integrasi yang didukung, menjadikannya alat yang lebih serbaguna.

5. DSPy: Paradigma Pemrograman-Bukan-Prompting

DSPy, dikembangkan oleh Stanford NLP Group, memperkenalkan model pemrograman baru untuk RAG yang mengalihkan fokus dari rekayasa prompt manual ke pendekatan yang lebih terstruktur dan terprogram. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan komponen pipeline RAG mereka dan kemudian menggunakan pengoptimal untuk secara otomatis menghasilkan dan menyempurnakan prompt.

• Fitur Utama: Model pemrograman deklaratif yang memisahkan logika pipeline RAG dari kekhususan prompt, pengoptimal yang kuat yang dapat menyetel prompt untuk tugas dan metrik spesifik, dan dukungan untuk berbagai LLM dan model pengambilan.
• Prospek 2025: Pendekatan inovatif DSPy berpotensi merevolusi cara aplikasi RAG dibangun, menjadikannya lebih tangguh, dapat direproduksi, dan berkinerja tinggi. Perkirakan akan melihat adopsi yang lebih luas dan pengembangan pengoptimal dan modul yang lebih canggih.

6. Verba: Chatbot RAG yang Didukung oleh Weaviate

Verba adalah aplikasi RAG open-source yang dibangun oleh tim di balik basis data vektor Weaviate. Ini menawarkan antarmuka ujung ke ujung yang ramah pengguna untuk berinteraksi dengan data Anda melalui AI percakapan.

• Fitur Utama: Integrasi yang erat dengan kemampuan pencarian kuat Weaviate, proses pengaturan yang disederhanakan, dan fokus pada penyediaan pengalaman pengguna yang halus dan intuitif di luar kotak.
• Prospek 2025: Verba siap menjadi solusi utama bagi pengembang yang ingin dengan cepat membangun aplikasi RAG yang kuat dan menarik secara visual di atas Weaviate. Perkirakan fitur yang lebih canggih seperti multi-tenancy dan komponen UI yang dapat disesuaikan.

7. RAGatouille: ColBERT yang Mudah Digunakan di Pipeline RAG Apa Pun

RAGatouille adalah pustaka khusus yang berfokus pada membuat ColBERT, model pengambilan interaksi-akhir yang kuat, lebih mudah diakses untuk aplikasi RAG. Ini menyederhanakan proses pelatihan, pengindeksan, dan penggunaan model ColBERT, yang seringkali dapat mengungguli metode pengambilan padat (dense retrieval) standar.

• Fitur Utama: API yang mudah digunakan untuk fine-tuning dan menerapkan model ColBERT, pengindeksan dan pengambilan yang efisien untuk koleksi dokumen besar, dan kemampuan untuk mencapai kinerja pengambilan canggih (state-of-the-art).
• Prospek 2025: Seiring dengan meningkatnya permintaan untuk pengambilan yang lebih akurat dan bernuansa, fokus RAGatouille pada model canggih seperti ColBERT akan menjadikannya alat yang semakin penting bagi peneliti dan pengembang yang mengerjakan sistem RAG mutakhir.

8. Unstructured.io

Meskipun bukan kerangka kerja RAG lengkap itu sendiri, Unstructured.io adalah alat yang sangat diperlukan untuk setiap implementasi RAG yang serius. Ini menyediakan rangkaian pustaka open-source untuk mem-parsing dan pra-pemrosesan dokumen kompleks yang tidak terstruktur seperti file PDF, file HTML, dan gambar, menyiapkannya untuk penyerapan ke dalam basis data vektor.

• Fitur Utama: Parsing berkualitas tinggi dari berbagai jenis dokumen, ekstraksi metadata berharga, dan integrasi mulus dengan kerangka kerja RAG populer seperti LangChain dan LlamaIndex.
• Prospek 2025: Pentingnya pra-pemrosesan data berkualitas tinggi dalam RAG tidak dapat dilebih-lebihkan. Unstructured.io siap menjadi komponen yang lebih penting dalam ekosistem RAG, dengan dukungan yang diperluas untuk lebih banyak jenis dokumen dan kemampuan parsing yang lebih canggih.

Kerangka Kerja RAG Siap Perusahaan

Kerangka kerja ini disesuaikan untuk kasus penggunaan perusahaan dan bidang agen AI yang sedang berkembang.

Tentu saja. Berikut adalah bagian yang ditulis ulang untuk Marten, Cheshire Cat AI, dan pengganti Mendable, lengkap dengan deskripsi yang diperbarui dan tautan resminya.

Untuk menjaga integritas daftar "open-source", Mendable, yang utamanya merupakan produk komersial, telah diganti dengan RAGAs, kerangka kerja evaluasi RAG open-source terkemuka.

13. Marten: Kekuatan Data .NET

Untuk pengembang yang berakar di ekosistem .NET, Marten menyediakan fondasi yang kuat untuk membangun aplikasi intensif data, termasuk sistem RAG yang canggih. Ini dengan cerdik mengubah PostgreSQL menjadi basis data dokumen dan penyimpanan peristiwa (event store) lengkap, memungkinkan pengembang .NET untuk bekerja dengan objek dan peristiwa secara native tanpa meninggalkan lingkungan pilihan mereka. Dukungan JSONB-nya yang kuat sangat ideal untuk menyimpan dan mengindeks teks tidak terstruktur dan embedding vektor yang menjadi inti RAG. Anda dapat menjelajahi kemampuannya lebih lanjut di situs web resmi Marten.

• Fitur Utama: Integrasi mendalam dengan .NET, jaminan transaksional untuk konsistensi data, dan kemampuan untuk memanfaatkan kemampuan pengindeksan dan pencarian teks lengkap PostgreSQL yang matang untuk tugas pengambilan.
• Prospek 2025: Seiring dengan meluasnya adopsi RAG di luar ekosistem Python, solusi seperti Marten yang menawarkan kinerja dan alat native bahasa akan sangat penting untuk memungkinkan komunitas pengembang yang lebih luas membangun aplikasi AI yang kuat.

14. Cheshire Cat AI: Kerangka Kerja Agen yang Dapat Disesuaikan

Cheshire Cat AI adalah kerangka kerja open-source siap produksi yang dirancang untuk membuat agen AI percakapan yang sangat dapat disesuaikan. Filosofinya berpusat pada arsitektur plugin yang dapat diperluas, yang memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengintegrasikan berbagai LLM, penyimpanan vektor, dan alat khusus untuk membentuk perilaku agen. Ini menjadikannya platform yang gesit untuk membuat prototipe dan menerapkan aplikasi RAG di mana fungsionalitas spesifik dan berantai diperlukan untuk pengambilan dan penalaran. Pelajari lebih lanjut tentang arsitekturnya di halaman GitHub Cheshire Cat AI.

• Fitur Utama: Desain berbasis plugin untuk fleksibilitas maksimum, dukungan bawaan untuk manajemen memori dan konteks percakapan, dan pustaka ekstensi yang terus berkembang yang dikontribusikan oleh komunitas.
• Prospek 2025: Sifat kerangka kerja yang mudah beradaptasi menjadikannya pilihan yang kuat untuk membangun agen RAG khusus yang dapat melakukan tugas kompleks dan multi-langkah. Perkirakan ekosistem pluginnya akan berkembang, menawarkan lebih banyak integrasi dan kemampuan siap pakai.

15. RAGAs: Spesialis Evaluasi RAG

Setelah pipeline RAG dibangun, bagaimana Anda tahu apakah itu benar-benar efektif? RAGAs adalah kerangka kerja open-source khusus yang dirancang khusus untuk menjawab pertanyaan itu. Ini menyediakan serangkaian metrik untuk mengevaluasi pipeline RAG berdasarkan kualitas pengambilan dan generasinya, tanpa bergantung pada label kebenaran dasar (ground truth) yang dianotasi manusia. Ini memungkinkan pemantauan dan peningkatan sistem RAG secara berkelanjutan dengan menilai aspek-aspek utama seperti kesetiaan (faithfulness), relevansi jawaban, dan presisi konteks. Anda dapat menemukan kerangka kerja dan dokumentasinya di situs web resmi RAGAs.

• Fitur Utama: Sekumpulan metrik evaluasi tanpa referensi, kemampuan untuk menganalisis kinerja komponen pengambilan dan generasi individual, dan integrasi mulus ke dalam alur kerja CI/CD untuk pengujian otomatis.
• Prospek 2025: Seiring dengan pergerakan RAG dari eksperimen ke produksi, evaluasi yang kuat bukan lagi kemewahan tetapi kebutuhan. Kerangka kerja seperti RAGAs akan menjadi bagian yang sangat diperlukan dari toolkit MLOps untuk aplikasi LLM, memastikan bahwa sistem RAG tidak hanya fungsional tetapi juga dapat dipercaya dan diandalkan.

Kesimpulan: Ekosistem yang Berkembang dan Beragam

Lanskap RAG open-source pada tahun 2025 adalah bukti laju inovasi yang cepat di bidang AI generatif. Dari kerangka kerja yang matang dan mencakup segalanya seperti LangChain dan LlamaIndex hingga alat khusus seperti RAGatouille dan paradigma pemrograman inovatif seperti DSPy, pengembang memiliki pilihan yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk membangun generasi aplikasi cerdas berikutnya. Pilihan kerangka kerja pada akhirnya akan bergantung pada kebutuhan spesifik proyek, keahlian tim, dan tingkat kontrol serta penyesuaian yang diinginkan. Satu hal yang pasti: masa depan AI bukan hanya tentang menghasilkan teks; ini tentang menghasilkan pemahaman dunia yang mendasar, akurat, dan sadar konteks, dan kerangka kerja RAG open-source ini memimpin pergerakan.