2025년 최고의 오픈소스 RAG 프레임워크 15가지

대규모 언어 모델(LLM)은 혁신적이지만 근본적인 한계가 있습니다. 바로 학습된 데이터에 지식이 묶여 있어 시간이 멈춰 있다는 것입니다. 개인 문서에 접근하거나 실시간 데이터를 쿼리하거나 출처를 인용할 수 없습니다. 바로 여기서 검색 증강 생성(RAG)이 등장합니다.

RAG는 LLM에 초능력을 부여하는 아키텍처 패턴입니다. 질문에 답변하기 전에 외부 지식 기반에서 관련 정보를 검색하는 능력입니다. 이 간단하지만 강력한 아이디어는 일반적인 LLM을 정확하고 최신이며 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있는 전문적인 전문가로 변모시킵니다.

2025년에는 간단한 "PDF와 채팅" 앱을 만드는 것은 시작에 불과합니다. RAG 생태계는 프로덕션 수준의 확장 가능하고 검증 가능한 AI 시스템을 구축하도록 설계된 정교한 오픈 소스 프레임워크로 폭발적으로 성장했습니다. 당신이 개인 개발자든, 데이터 과학자든, 엔터프라이즈 아키텍트든, 당신을 위해 만들어진 프레임워크가 있습니다. 이 가이드에서는 알아야 할 상위 15가지 오픈 소스 RAG 프레임워크를 분석합니다.

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핵심 경쟁자: RAG를 위한 기본 프레임워크

이 프레임워크들은 많은 개발자들에게 필수적인 선택지로 자리 잡았으며, 포괄적인 기능과 강력한 커뮤니티 지원을 제공합니다.

1. LangChain: 필수 오픈 소스 RAG 프레임워크

LangChain은 LLM 애플리케이션 개발 분야에서 여전히 지배적인 힘을 발휘하고 있으며, RAG 기능은 그 매력의 핵심입니다. 문서 로더, 텍스트 분할기, 임베딩 모델, 벡터 스토어, 검색기 등 다양한 구성 요소를 연결할 수 있는 모듈식 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다.

• 주요 기능: 700개 이상의 도구와 통합된 방대한 라이브러리, 복잡한 파이프라인 구축을 위한 유연한 "체인" 추상화, 에이전트 기반 및 순환 RAG 시스템 생성을 위한 LangGraph와 같은 상위 수준 API의 성장하는 생태계.
• 2025년 전망: LangChain은 향상된 관측성, 추적 및 배포 도구를 통해 프로덕션 준비에 집중하여 입지를 더욱 공고히 할 것으로 예상됩니다. LangGraph의 발전은 개발자들이 추론하고 반복할 수 있는 더욱 정교하고 상태 저장 RAG 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원할 것입니다.

2. LlamaIndex

원래 LLM을 위한 데이터 프레임워크로 고안된 LlamaIndex는 강력하고 프로덕션 수준의 RAG 애플리케이션을 구축하기 위한 최고의 도구로 자리매김했습니다. 그 강점은 복잡하고 다중 모달 데이터를 쉽게 처리하도록 설계된 정교한 인덱싱 및 검색 전략에 있습니다.

• 주요 기능: 트리 구조 및 키워드 인식 인덱스와 같은 고급 인덱싱 기술, 질문을 가장 관련성 높은 데이터 소스로 라우팅하는 강력한 쿼리 라우터, 다양한 소스에서의 데이터 수집에 대한 집중.
• 2025년 전망: LlamaIndex는 구조화 및 비구조화 데이터 통합에 집중하여 기업에게 더욱 필수적인 도구가 될 준비가 되어 있습니다. 하이브리드 검색 및 그래프 기반 검색을 포함한 더욱 고급 검색 전략과 기업 데이터 웨어하우스 및 API와의 더욱 긴밀한 통합을 기대하십시오.

3. deepset의 Haystack: 엔터프라이즈 준비 RAG 솔루션

deepset AI가 개발한 Haystack은 RAG에 중점을 둔 프로덕션 준비 NLP 시스템 구축을 위해 설계된 성숙하고 모듈식 프레임워크입니다. 검색기, 리더, 생성기를 포함한 다양한 구성 요소의 원활한 통합을 허용하는 유연한 파이프라인 기반 접근 방식을 제공합니다.

• 주요 기능: 고도로 모듈화된 아키텍처, 다양한 벡터 데이터베이스 및 임베딩 모델에 대한 강력한 지원, RAG 파이프라인 성능 평가를 위한 강력한 평가 도구. Haystack은 또한 밀집 및 희소 검색 방법 모두에 대한 지원이 뛰어납니다.
• 2025년 전망: Haystack이 엔터프라이즈 수준 기능에 집중함에 따라 확장성, 보안 및 모니터링과 같은 영역에서 기능이 향상될 가능성이 높습니다. 일반적인 산업 사용 사례를 위한 더 많은 사전 구축된 파이프라인과 대규모 검색 및 분석 플랫폼과의 더욱 심층적인 통합을 기대하십시오.

RAG 프레임워크의 새로운 물결: 부상하는 전문 프레임워크

다음 프레임워크 세트는 RAG로 가능한 것의 경계를 넓히고 혁신적인 접근 방식을 제공하며 특정 요구 사항을 충족합니다.

4. RAGFlow: 시각적이고 사용자 친화적인 오픈 소스 RAG 프레임워크

RAGFlow는 RAG에 대한 "좋은 입력, 좋은 출력" 철학을 강조하는 떠오르는 스타입니다. RAG 파이프라인을 구축하고 관리하기 위한 시각적 로우 코드 인터페이스를 제공하여 숙련된 개발자뿐만 아니라 더 넓은 사용자층이 접근할 수 있도록 합니다.

• 주요 기능: 사용자 친화적인 DAG 기반 시각 편집기, 자동화된 RAG 워크플로우, 템플릿 기반 청킹 및 파싱 결과 시각 검사와 같은 기능을 통한 심층 문서 이해에 대한 집중.
• 2025년 전망: RAGFlow의 직관적인 디자인과 데이터 품질에 대한 집중은 RAG 애플리케이션을 빠르게 프로토타이핑하고 배포하려는 팀에게 강력한 경쟁자로 자리매김하게 합니다. 지원되는 데이터 형식 및 통합의 확장을 기대할 수 있으며, 이는 훨씬 더 다재다능한 도구가 될 것입니다.

5. DSPy: 프롬프트 엔지니어링이 아닌 프로그래밍 패러다임

스탠포드 NLP 그룹이 개발한 DSPy는 수동 프롬프트 엔지니어링에서 벗어나 더 구조적이고 프로그래밍적인 접근 방식으로 초점을 옮기는 RAG를 위한 새로운 프로그래밍 모델을 도입합니다. 개발자가 RAG 파이프라인의 구성 요소를 정의한 다음 옵티마이저를 사용하여 프롬프트를 자동으로 생성하고 개선할 수 있도록 합니다.

• 주요 기능: RAG 파이프라인의 로직과 프롬프트의 세부 사항을 분리하는 선언적 프로그래밍 모델, 특정 작업 및 메트릭에 맞게 프롬프트를 미세 조정할 수 있는 강력한 옵티마이저, 다양한 LLM 및 검색 모델 지원.
• 2025년 전망: DSPy의 혁신적인 접근 방식은 RAG 애플리케이션이 구축되는 방식을 혁신하여 더욱 강력하고 재현 가능하며 성능이 우수하게 만들 잠재력이 있습니다. 더 넓은 채택과 더욱 정교한 옵티마이저 및 모듈 개발을 기대하십시오.

6. Verba: Weaviate 기반 RAG 챗봇

Verba는 Weaviate 벡터 데이터베이스 팀이 구축한 오픈 소스 RAG 애플리케이션입니다. 대화형 AI를 통해 데이터와 상호 작용하기 위한 엔드 투 엔드 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

• 주요 기능: Weaviate의 강력한 검색 기능과의 긴밀한 통합, 간소화된 설정 프로세스, 즉시 사용 가능한 세련되고 직관적인 사용자 경험 제공에 집중.
• 2025년 전망: Verba는 Weaviate 위에 강력하고 시각적으로 매력적인 RAG 애플리케이션을 빠르게 구축하려는 개발자에게 필수적인 솔루션이 될 것입니다. 멀티 테넌시 및 사용자 정의 가능한 UI 구성 요소와 같은 고급 기능을 기대하십시오.

7. RAGatouille: 모든 RAG 파이프라인에서 사용하기 쉬운 ColBERT

RAGatouille은 강력한 후기 상호 작용 검색 모델인 ColBERT를 RAG 애플리케이션에 더 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 데 중점을 둔 전문 라이브러리입니다. 표준 밀집 검색 방법보다 종종 뛰어난 성능을 발휘하는 ColBERT 모델을 훈련, 인덱싱 및 사용하는 프로세스를 단순화합니다.

• 주요 기능: ColBERT 모델 미세 조정 및 배포를 위한 사용하기 쉬운 API, 대규모 문서 컬렉션에 대한 효율적인 인덱싱 및 검색, 최첨단 검색 성능 달성 능력.
• 2025년 전망: 더 정확하고 미묘한 검색에 대한 수요가 증가함에 따라 ColBERT와 같은 고급 모델에 대한 RAGatouille의 집중은 최첨단 RAG 시스템을 연구하고 개발하는 연구원 및 개발자에게 점점 더 중요한 도구가 될 것입니다.

8. Unstructured.io

Unstructured.io 자체는 완전한 RAG 프레임워크는 아니지만, 모든 진지한 RAG 구현에 필수적인 도구입니다. PDF, HTML 파일 및 이미지와 같은 복잡한 비정형 문서를 파싱하고 전처리하여 벡터 데이터베이스로 수집할 수 있도록 준비하는 오픈 소스 라이브러리 모음을 제공합니다.

• 주요 기능: 다양한 문서 유형의 고품질 파싱, 유용한 메타데이터 추출, LangChain 및 LlamaIndex와 같은 인기 RAG 프레임워크와의 원활한 통합.
• 2025년 전망: RAG에서 고품질 데이터 전처리의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. Unstructured.io는 더 많은 문서 유형 및 더 정교한 파싱 기능에 대한 지원 확대를 통해 RAG 생태계의 더욱 중요한 구성 요소가 될 준비가 되어 있습니다.

엔터프라이즈 준비 RAG 프레임워크

이 프레임워크들은 엔터프라이즈 사용 사례와 성장하는 AI 에이전트 분야에 맞춰져 있습니다.

9. Cohere Coral: 엔터프라이즈 수준 대화형 AI

Cohere의 Coral은 RAG를 활용하여 정확하고 검증 가능한 정보를 제공하는 대화형 AI 플랫폼입니다. Cohere는 관리형 서비스를 제공하지만, 그 기반 기술과 개념은 오픈 소스 환경에 영향을 미치고 있습니다.

• 주요 기능: 엔터프라이즈 수준 보안 및 데이터 프라이버시에 집중, 강력한 검색 및 요약 기능, 특정 문서 및 소스에 응답을 기반하는 능력.
• 2025년 전망: Coral 자체는 상용 제품이지만, Cohere의 오픈 소스 구성 요소와 연구는 계속해서 큰 영향을 미칠 것입니다. 더 많은 오픈 소스 프레임워크가 검증 가능성 및 엔터프라이즈 준비성과 유사한 원칙을 채택하는 것을 기대하십시오.

10. LLMWare: 비공개 및 보안 RAG 솔루션

LLMWare는 프라이버시 및 보안에 중점을 둔 엔터프라이즈 수준 RAG 애플리케이션 구축을 위해 설계된 프레임워크입니다. 더 작고 전문화된 비공개 호스팅 LLM 사용을 가능하게 하여 조직이 데이터에 대한 더 많은 제어권을 가질 수 있도록 합니다.

• 주요 기능: 다양한 LLM 및 벡터 데이터베이스를 지원하는 모듈식 아키텍처, 개인 데이터에 대한 모델 미세 조정을 위한 도구, 보안 온프레미스 환경에 RAG 시스템 배포에 집중.
• 2025년 전망: 데이터 프라이버시 규제가 더욱 엄격해짐에 따라 보안 및 비공개 배포를 우선시하는 LLMWare와 같은 프레임워크에 대한 수요는 의심할 여지 없이 증가할 것입니다.

11. Flowise: 시각적 노코드/로우 코드 경쟁자

Flowise는 드래그 앤 드롭 인터페이스로 맞춤형 LLM 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 오픈 소스 UI 기반 도구입니다. 빠른 프로토타이핑과 다양한 수준의 기술 전문 지식을 가진 팀에게 훌륭한 선택입니다.

• 주요 기능: RAG 파이프라인 생성을 위한 시각적 노드 기반 편집기, 다양한 사전 구축 통합, 애플리케이션을 API로 빠르게 배포하는 능력.
• 2025년 전망: 로우 코드 및 노 코드 개발 추세가 강하며, Flowise는 이를 활용하기에 좋은 위치에 있습니다. 더 많은 고급 기능과 사용자 및 기여자 커뮤니티의 성장을 기대하십시오.

12. AutoGen: 멀티 에이전트 마에스트로

Microsoft Research의 프레임워크인 AutoGen은 여러 협력 에이전트를 사용하여 LLM 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다. 이는 검색 및 생성 프로세스의 다양한 측면을 서로 다른 에이전트가 담당할 수 있는 정교한 RAG 시스템 구축에 특히 적합합니다.

• 주요 기능: 유연하고 확장 가능한 에이전트 기반 아키텍처, 자동화 및 휴먼 인 더 루프 워크플로우 모두 지원, 복잡하고 동적인 대화형 애플리케이션 생성 능력.
• 2025년 전망: AI의 미래는 멀티 에이전트가 될 가능성이 높으며, AutoGen은 이러한 추세의 선두에 있습니다. 협력 에이전트의 힘을 활용하는 더욱 고급 RAG 패턴이 등장할 것을 기대하십시오.

최고의 틈새 RAG 프레임워크

다음 프레임워크 세트는 RAG 환경에서 고유한 공간을 개척하고 있습니다.

물론입니다. 여기 업데이트된 설명과 공식 링크가 포함된 Marten, Cheshire Cat AI 및 Mendable 대체 항목에 대한 다시 작성된 섹션이 있습니다.

"오픈 소스" 목록의 무결성을 유지하기 위해 주로 상용 제품인 Mendable은 선도적인 오픈 소스 RAG 평가 프레임워크인 RAGAs로 대체되었습니다.

13. Marten: .NET 데이터 강자

.NET 생태계에 뿌리를 둔 개발자에게 Marten은 정교한 RAG 시스템을 포함한 데이터 집약적인 애플리케이션 구축을 위한 강력한 기반을 제공합니다. PostgreSQL을 완전한 문서 데이터베이스 및 이벤트 저장소로 교묘하게 변환하여 .NET 개발자가 선호하는 환경을 벗어나지 않고도 객체 및 이벤트를 네이티브로 작업할 수 있도록 합니다. 강력한 JSONB 지원은 RAG의 핵심인 비정형 텍스트 및 벡터 임베딩을 저장하고 인덱싱하는 데 이상적입니다. 자세한 기능은 Marten 공식 웹사이트에서 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.

• 주요 기능: .NET과의 심층 통합, 데이터 일관성을 위한 트랜잭션 보장, 검색 작업을 위해 PostgreSQL의 성숙한 인덱싱 및 전체 텍스트 검색 기능 활용 능력.
• 2025년 전망: RAG 채택이 Python 생태계를 넘어 확장됨에 따라 언어 네이티브 성능 및 툴링을 제공하는 Marten과 같은 솔루션은 더 넓은 개발자 커뮤니티가 강력한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 데 중요할 것입니다.

14. Cheshire Cat AI: 사용자 정의 가능한 에이전트 프레임워크

Cheshire Cat AI는 고도로 사용자 정의 가능한 대화형 AI 에이전트 생성을 위해 설계된 프로덕션 준비 오픈 소스 프레임워크입니다. 그 철학은 확장 가능한 플러그인 아키텍처에 중점을 두며, 개발자가 다양한 LLM, 벡터 스토어 및 사용자 정의 도구를 쉽게 통합하여 에이전트의 동작을 형성할 수 있도록 합니다. 이는 검색 및 추론에 특정 체인 기능이 필요한 RAG 애플리케이션을 프로토타이핑하고 배포하기 위한 민첩한 플랫폼이 됩니다. Cheshire Cat AI GitHub 페이지에서 그 아키텍처에 대해 자세히 알아보십시오.

• 주요 기능: 최대 유연성을 위한 플러그인 기반 설계, 메모리 관리 및 대화 컨텍스트에 대한 내장 지원, 커뮤니티 기여 확장 라이브러리 증가.
• 2025년 전망: 이 프레임워크의 적응 가능한 특성은 복잡하고 다단계 작업을 수행할 수 있는 전문 RAG 에이전트 구축에 강력한 선택이 됩니다. 플러그인 생태계가 성장하여 훨씬 더 많은 기본 통합 및 기능을 제공할 것으로 예상됩니다.

15. RAGAs: RAG 평가 전문가

RAG 파이프라인이 구축되면 실제로 효과적인지 어떻게 알 수 있을까요? RAGAs는 바로 그 질문에 답하기 위해 특별히 설계된 전용 오픈 소스 프레임워크입니다. 인간이 주석을 단 정답 레이블에 의존하지 않고 검색 및 생성 품질을 기반으로 RAG 파이프라인을 평가하는 일련의 메트릭을 제공합니다. 이를 통해 충실도, 답변 관련성 및 컨텍스트 정확도와 같은 주요 측면을 평가하여 RAG 시스템을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있습니다. 프레임워크 및 문서는 RAGAs 공식 웹사이트에서 찾을 수 있습니다.

• 주요 기능: 참조 없는 평가 메트릭 세트, 개별 검색 및 생성 구성 요소 성능 분석 능력, 자동화된 테스트를 위한 CI/CD 워크플로우와의 원활한 통합.
• 2025년 전망: RAG가 실험 단계에서 프로덕션 단계로 이동함에 따라 강력한 평가는 더 이상 사치가 아닌 필수 사항이 됩니다. RAGAs와 같은 프레임워크는 LLM 애플리케이션을 위한 MLOps 툴킷의 필수적인 부분이 되어 RAG 시스템이 기능적일 뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 안정적임을 보장합니다.

결론: 번성하고 다양한 생태계

2025년의 오픈 소스 RAG 환경은 생성형 AI 분야의 빠른 혁신 속도를 보여줍니다. LangChain 및 LlamaIndex와 같은 성숙하고 포괄적인 프레임워크부터 RAGatouille과 같은 전문 도구 및 DSPy와 같은 혁신적인 프로그래밍 패러다임에 이르기까지 개발자는 차세대 지능형 애플리케이션 구축을 위한 전례 없는 다양한 옵션을 갖게 되었습니다. 프레임워크 선택은 궁극적으로 프로젝트의 특정 요구 사항, 팀의 전문 지식, 원하는 제어 및 사용자 정의 수준에 따라 달라집니다. 한 가지는 확실합니다. AI의 미래는 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라, 세상에 대한 근거 있고 정확하며 상황을 인지하는 이해를 생성하는 것이며, 이러한 오픈 소스 RAG 프레임워크가 그 선두에 서 있습니다.