15 Melhores Frameworks RAG Open Source em 2025

Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) são revolucionários, mas têm uma limitação fundamental: seu conhecimento está congelado no tempo, limitado aos dados nos quais foram treinados. Eles não conseguem acessar seus documentos privados, consultar dados em tempo real ou citar suas fontes. É aqui que entra a Geração Aumentada por Recuperação (RAG).

RAG é o padrão arquitetural que confere aos LLMs um superpoder: a capacidade de recuperar informações relevantes de bases de conhecimento externas antes de responder a uma pergunta. Essa ideia simples, mas poderosa, transforma um LLM genérico em um especialista especializado, capaz de fornecer respostas precisas, atualizadas e conscientes do contexto.

Em 2025, construir um aplicativo simples de "conversar com seu PDF" é apenas o começo. O ecossistema RAG explodiu com frameworks open-source sofisticados projetados para construir sistemas de IA de nível de produção, escaláveis e verificáveis. Seja você um desenvolvedor solo, um cientista de dados ou um arquiteto corporativo, há um framework feito para você. Este guia detalha os 15 principais frameworks RAG open-source que você precisa conhecer.

Claro. Aqui está uma versão refinada do artigo, com todos os links de citação removidos para uma experiência de leitura mais limpa.

Os Principais Concorrentes: Frameworks Fundamentais para RAG

Esses frameworks se estabeleceram como as escolhas preferidas para muitos desenvolvedores, oferecendo recursos abrangentes e forte suporte da comunidade.

1. LangChain: o Framework RAG Open Source Preferido

LangChain continua sendo uma força dominante no espaço de desenvolvimento de aplicações LLM, e suas capacidades de RAG são um pilar de seu apelo. Ele fornece uma arquitetura modular e extensível que permite aos desenvolvedores encadear vários componentes, incluindo carregadores de documentos, divisores de texto, modelos de embedding, armazenamentos vetoriais e recuperadores.

• Principais Recursos: Uma vasta biblioteca de integrações com mais de 700 ferramentas, uma abstração "Chain" flexível para construir pipelines complexos e um ecossistema crescente de APIs de nível superior como LangGraph para criar sistemas RAG agenticos e cíclicos.
• Perspectiva para 2025: Espere que o LangChain solidifique ainda mais sua posição focando na prontidão para produção, com ferramentas aprimoradas de observabilidade, rastreamento e implantação. A evolução do LangGraph capacitará os desenvolvedores a construir aplicações RAG mais sofisticadas e com estado que podem raciocinar e iterar.

2. LlamaIndex

Originalmente concebido como um framework de dados para LLMs, o LlamaIndex conquistou um nicho como uma ferramenta de ponta para construir aplicações RAG robustas e de nível de produção. Sua força reside em suas sofisticadas estratégias de indexação e recuperação, projetadas para lidar com dados complexos e multimodais com facilidade.

• Principais Recursos: Técnicas avançadas de indexação como índices estruturados em árvore e conscientes de palavras-chave, roteadores de consulta poderosos para direcionar perguntas às fontes de dados mais relevantes e um foco na ingestão de dados de uma ampla gama de fontes.
• Perspectiva para 2025: O LlamaIndex está pronto para se tornar ainda mais integral para empresas com seu foco na integração de dados estruturados e não estruturados. Antecipe estratégias de recuperação mais avançadas, incluindo busca híbrida e recuperação baseada em grafos, e integrações mais estreitas com data warehouses e APIs empresariais.

3. Haystack por deepset: A Solução RAG Pronta para Empresas

Haystack, desenvolvido pela deepset AI, é um framework maduro e modular projetado para construir sistemas de PNL prontos para produção, com forte ênfase em RAG. Ele oferece uma abordagem flexível baseada em pipeline que permite a integração perfeita de vários componentes, incluindo recuperadores, leitores e geradores.

• Principais Recursos: Uma arquitetura altamente modular, suporte robusto para uma ampla gama de bancos de dados vetoriais e modelos de embedding, e ferramentas de avaliação poderosas para analisar o desempenho de pipelines RAG. O Haystack também se destaca em seu suporte para métodos de recuperação densa e esparsa.
• Perspectiva para 2025: O foco do Haystack em recursos de nível empresarial provavelmente levará a capacidades aprimoradas em áreas como escalabilidade, segurança e monitoramento. Espere ver mais pipelines pré-construídos para casos de uso comuns da indústria e integrações ainda mais profundas com plataformas de busca e análise em larga escala.

A Nova Onda de Frameworks RAG: Frameworks Emergentes e Especializados

Este próximo conjunto de frameworks está expandindo os limites do que é possível com RAG, oferecendo abordagens inovadoras e atendendo a necessidades específicas.

4. RAGFlow: O Framework RAG Open Source Visual e Amigável ao Usuário

RAGFlow é uma estrela em ascensão que enfatiza a filosofia "qualidade na entrada, qualidade na saída" para RAG. Ele fornece uma interface visual de baixo código para construir e gerenciar pipelines RAG, tornando-o acessível a um público mais amplo além de desenvolvedores experientes.

• Principais Recursos: Um editor visual amigável baseado em DAG, fluxos de trabalho RAG automatizados e um foco na compreensão profunda de documentos com recursos como chunking baseado em modelos e inspeção visual dos resultados de parsing.
• Perspectiva para 2025: O design intuitivo do RAGFlow e o foco na qualidade dos dados o posicionam como um forte concorrente para equipes que buscam prototipar e implantar rapidamente aplicações RAG. Podemos esperar ver uma expansão de seus formatos de dados e integrações suportados, tornando-o uma ferramenta ainda mais versátil.

5. DSPy: O Paradigma Programação, Não Prompting

DSPy, desenvolvido pelo Stanford NLP Group, introduz um modelo de programação inovador para RAG que muda o foco da engenharia manual de prompts para uma abordagem mais estruturada e programática. Ele permite que os desenvolvedores definam os componentes de seu pipeline RAG e, em seguida, usa um otimizador para gerar e refinar automaticamente os prompts.

• Principais Recursos: Um modelo de programação declarativa que separa a lógica do pipeline RAG dos detalhes dos prompts, um otimizador poderoso que pode ajustar prompts para tarefas e métricas específicas, e suporte para uma ampla gama de LLMs e modelos de recuperação.
• Perspectiva para 2025: A abordagem inovadora do DSPy tem o potencial de revolucionar a forma como as aplicações RAG são construídas, tornando-as mais robustas, reproduzíveis e performáticas. Espere ver uma adoção mais ampla e o desenvolvimento de otimizadores e módulos mais sofisticados.

6. Verba: o Chatbot RAG Alimentado por Weaviate

Verba é uma aplicação RAG open-source construída pela equipe por trás do banco de dados vetorial Weaviate. Ela oferece uma interface completa e amigável para interagir com seus dados através de uma IA conversacional.

• Principais Recursos: Integração estreita com as poderosas capacidades de busca do Weaviate, um processo de configuração simplificado e um foco em fornecer uma experiência de usuário polida e intuitiva pronta para uso.
• Perspectiva para 2025: O Verba está prestes a se tornar uma solução preferida para desenvolvedores que desejam construir rapidamente uma aplicação RAG poderosa e visualmente atraente sobre o Weaviate. Espere recursos mais avançados como multi-tenancy e componentes de UI personalizáveis.

7. RAGatouille: ColBERT Fácil de Usar em Qualquer Pipeline RAG

RAGatouille é uma biblioteca especializada focada em tornar o ColBERT, um poderoso modelo de recuperação de interação tardia, mais acessível para aplicações RAG. Ele simplifica o processo de treinamento, indexação e uso de modelos ColBERT, que muitas vezes podem superar os métodos padrão de recuperação densa.

• Principais Recursos: APIs fáceis de usar para ajuste fino e implantação de modelos ColBERT, indexação e recuperação eficientes para grandes coleções de documentos e a capacidade de alcançar desempenho de recuperação de ponta.
• Perspectiva para 2025: À medida que a demanda por recuperação mais precisa e diferenciada cresce, o foco do RAGatouille em modelos avançados como o ColBERT o tornará uma ferramenta cada vez mais importante para pesquisadores e desenvolvedores que trabalham em sistemas RAG de ponta.

8. Unstructured.io

Embora não seja um framework RAG completo por si só, o Unstructured.io é uma ferramenta indispensável para qualquer implementação séria de RAG. Ele fornece um conjunto de bibliotecas open-source para analisar e pré-processar documentos complexos e não estruturados como PDFs, arquivos HTML e imagens, preparando-os para ingestão em um banco de dados vetorial.

• Principais Recursos: Análise de alta qualidade de uma ampla variedade de tipos de documentos, extração de metadados valiosos e integração perfeita com frameworks RAG populares como LangChain e LlamaIndex.
• Perspectiva para 2025: A importância do pré-processamento de dados de alta qualidade em RAG não pode ser exagerada. O Unstructured.io está pronto para se tornar um componente ainda mais crítico do ecossistema RAG, com suporte expandido para mais tipos de documentos e capacidades de análise mais sofisticadas.

Os Frameworks RAG Prontos para Empresas

Esses frameworks são adaptados para casos de uso empresarial e o campo em crescimento de agentes de IA.

9. Cohere Coral: A IA Conversacional de Nível Empresarial

O Coral da Cohere é uma plataforma de IA conversacional que utiliza RAG para fornecer informações precisas e verificáveis. Embora a Cohere ofereça serviços gerenciados, suas tecnologias e conceitos subjacentes estão influenciando o cenário open-source.

• Principais Recursos: Foco em segurança de nível empresarial e privacidade de dados, poderosas capacidades de recuperação e sumarização, e a capacidade de fundamentar respostas em documentos e fontes específicas.
• Perspectiva para 2025: Embora o Coral seja um produto comercial, os componentes open-source e as pesquisas da Cohere continuarão sendo altamente influentes. Espere ver mais frameworks open-source adotando princípios semelhantes de verificabilidade e prontidão para empresas.

10. LLMWare: A Solução RAG Privada e Segura

LLMWare é um framework projetado para construir aplicações RAG de nível empresarial com foco em privacidade e segurança. Ele permite o uso de LLMs menores, especializados e hospedados privadamente, dando às organizações mais controle sobre seus dados.

• Principais Recursos: Uma arquitetura modular que suporta uma variedade de LLMs e bancos de dados vetoriais, ferramentas para ajuste fino de modelos em dados privados e foco na implantação de sistemas RAG em ambientes seguros e on-premise.
• Perspectiva para 2025: À medida que as regulamentações de privacidade de dados se tornam mais rigorosas, a demanda por frameworks como o LLMWare que priorizam segurança e implantação privada, sem dúvida, aumentará.

11. Flowise: O Concorrente Visual No-Code/Low-Code

Flowise é uma ferramenta open-source baseada em UI que permite construir aplicações personalizadas alimentadas por LLM com uma interface de arrastar e soltar. É uma excelente escolha para prototipagem rápida e para equipes com diferentes níveis de expertise técnica.

• Principais Recursos: Um editor visual baseado em nós para criar pipelines RAG, uma ampla gama de integrações pré-construídas e a capacidade de implantar rapidamente aplicações como APIs.
• Perspectiva para 2025: A tendência para o desenvolvimento low-code e no-code é forte, e o Flowise está bem posicionado para capitalizar sobre isso. Espere ver mais recursos avançados e uma comunidade crescente de usuários e contribuidores.

12. AutoGen: O Maestro Multi-Agente

AutoGen, um framework da Microsoft Research, permite o desenvolvimento de aplicações LLM usando múltiplos agentes colaborativos. Isso o torna particularmente adequado para construir sistemas RAG sofisticados onde diferentes agentes podem ser responsáveis por diferentes aspectos do processo de recuperação e geração.

• Principais Recursos: Uma arquitetura flexível e extensível baseada em agentes, suporte para fluxos de trabalho automatizados e com intervenção humana, e a capacidade de criar aplicações conversacionais complexas e dinâmicas.
• Perspectiva para 2025: O futuro da IA provavelmente será multi-agente, e o AutoGen está na vanguarda dessa tendência. Espere ver padrões RAG mais avançados surgirem que aproveitam o poder de agentes colaborativos.

Melhores Frameworks RAG de Nicho

Esses frameworks estão conquistando seus próprios espaços únicos no cenário RAG.

Claro. Aqui estão as seções reescritas para Marten, Cheshire Cat AI e uma substituição para Mendable, completas com descrições atualizadas e seus links oficiais.

Para manter a integridade da lista "open-source", Mendable, que é principalmente um produto comercial, foi substituído por RAGas, um framework líder open-source para avaliação de RAG.

13. Marten: A Potência de Dados .NET

Para desenvolvedores enraizados no ecossistema .NET, o Marten fornece uma base robusta para construir aplicações intensivas em dados, incluindo sistemas RAG sofisticados. Ele transforma inteligentemente o PostgreSQL em um banco de dados de documentos e armazenamento de eventos completo, permitindo que desenvolvedores .NET trabalhem com objetos e eventos nativamente sem sair de seu ambiente preferido. Seu poderoso suporte a JSONB é ideal para armazenar e indexar texto não estruturado e embeddings vetoriais no coração do RAG. Você pode explorar suas capacidades mais a fundo no site oficial do Marten.

• Principais Recursos: Integração profunda com .NET, garantias transacionais para consistência de dados e a capacidade de alavancar as capacidades maduras de indexação e busca de texto completo do PostgreSQL para tarefas de recuperação.
• Perspectiva para 2025: À medida que a adoção do RAG se expande além do ecossistema Python, soluções como o Marten que oferecem desempenho e ferramentas nativas da linguagem serão críticas para capacitar uma comunidade mais ampla de desenvolvedores a construir aplicações de IA poderosas.

14. Cheshire Cat AI: O Framework de Agente Personalizável

Cheshire Cat AI é um framework open-source pronto para produção, projetado para criar agentes de IA conversacionais altamente personalizáveis. Sua filosofia se concentra em uma arquitetura de plugin extensível, que permite aos desenvolvedores integrar facilmente vários LLMs, armazenamentos vetoriais e ferramentas personalizadas para moldar o comportamento do agente. Isso o torna uma plataforma ágil para prototipagem e implantação de aplicações RAG onde funcionalidades específicas e encadeadas são necessárias para recuperação e raciocínio. Saiba mais sobre sua arquitetura na página GitHub do Cheshire Cat AI.

• Principais Recursos: Um design orientado a plugins para máxima flexibilidade, suporte integrado para gerenciamento de memória e contexto conversacional, e uma biblioteca crescente de extensões contribuídas pela comunidade.
• Perspectiva para 2025: A natureza adaptável do framework o torna uma forte escolha para construir agentes RAG especializados que podem realizar tarefas complexas e multi-etapas. Espere que seu ecossistema de plugins cresça, oferecendo ainda mais integrações e capacidades prontas para uso.

15. RAGAs: O Especialista em Avaliação de RAG

Uma vez que um pipeline RAG é construído, como você sabe se ele é realmente eficaz? RAGAs é um framework open-source dedicado projetado especificamente para responder a essa pergunta. Ele fornece um conjunto de métricas para avaliar pipelines RAG com base em sua qualidade de recuperação e geração, sem depender de rótulos de verdade fundamental anotados por humanos. Isso permite o monitoramento contínuo e a melhoria de sistemas RAG, avaliando aspectos chave como fidelidade, relevância da resposta e precisão do contexto. Você pode encontrar o framework e sua documentação no site oficial do RAGAs.

• Principais Recursos: Um conjunto de métricas de avaliação sem referência, a capacidade de analisar o desempenho de componentes individuais de recuperação e geração, e integração perfeita em fluxos de trabalho CI/CD para testes automatizados.
• Perspectiva para 2025: À medida que o RAG passa da experimentação para a produção, a avaliação robusta deixa de ser um luxo e se torna uma necessidade. Frameworks como o RAGAs se tornarão uma parte indispensável do kit de ferramentas MLOps para aplicações LLM, garantindo que os sistemas RAG não sejam apenas funcionais, mas também confiáveis e fidedignos.

Conclusão: Um Ecossistema Florescente e Diverso

O cenário RAG open-source em 2025 é um testemunho do ritmo acelerado de inovação no campo da IA generativa. De frameworks maduros e abrangentes como LangChain e LlamaIndex a ferramentas especializadas como RAGatouille e paradigmas de programação inovadores como DSPy, os desenvolvedores têm uma gama sem precedentes de opções para construir a próxima geração de aplicações inteligentes. A escolha do framework dependerá, em última análise, das necessidades específicas do projeto, da expertise da equipe e do nível desejado de controle e personalização. Uma coisa é certa: o futuro da IA não é apenas sobre gerar texto; é sobre gerar uma compreensão fundamentada, precisa e contextualmente consciente do mundo, e esses frameworks RAG open-source estão liderando essa carga.