15 สุดยอด Open-Source RAG Framework ปี 2025

Large Language Models (LLMs) หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เป็นนวัตกรรมที่ปฏิวัติวงการ แต่ก็มีข้อจำกัดพื้นฐานคือ ความรู้ของพวกมันถูกตรึงไว้กับเวลา จำกัดอยู่แค่ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน พวกมันไม่สามารถเข้าถึงเอกสารส่วนตัวของคุณ สอบถามข้อมูลแบบเรียลไทม์ หรืออ้างอิงแหล่งที่มาได้ นี่คือจุดที่ Retrieval-Augmented Generation (RAG) เข้ามามีบทบาท

RAG คือรูปแบบสถาปัตยกรรมที่มอบพลังพิเศษให้กับ LLMs: ความสามารถในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ภายนอกก่อนที่จะตอบคำถาม แนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลังนี้เปลี่ยน LLM ทั่วไปให้กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน สามารถให้คำตอบที่ถูกต้อง เป็นปัจจุบัน และเข้าใจบริบท

ในปี 2025 การสร้างแอปพลิเคชันง่ายๆ อย่าง "แชทกับไฟล์ PDF ของคุณ" เป็นเพียงจุดเริ่มต้น ระบบนิเวศ RAG ได้เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วด้วยเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ซับซ้อนซึ่งออกแบบมาเพื่อสร้างระบบ AI ระดับโปรดักชันที่ปรับขนาดได้และตรวจสอบได้ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาเดี่ยว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือสถาปนิกองค์กร ก็มีเฟรมเวิร์กที่สร้างขึ้นมาเพื่อคุณ คู่มือนี้จะเจาะลึก 15 เฟรมเวิร์ก RAG โอเพนซอร์สชั้นนำที่คุณต้องรู้จัก

แน่นอน นี่คือบทความฉบับปรับปรุง โดยนำลิงก์อ้างอิงทั้งหมดออกเพื่อให้การอ่านราบรื่นยิ่งขึ้น

ผู้ท้าชิงหลัก: เฟรมเวิร์กพื้นฐานสำหรับ RAG

เฟรมเวิร์กเหล่านี้ได้สร้างชื่อเสียงในฐานะตัวเลือกหลักสำหรับนักพัฒนาหลายราย โดยนำเสนอคุณสมบัติที่ครอบคลุมและการสนับสนุนจากชุมชนที่แข็งแกร่ง

1. LangChain: เฟรมเวิร์ก RAG โอเพนซอร์สที่นิยมใช้

LangChain ยังคงเป็นกำลังสำคัญในพื้นที่การพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM และความสามารถด้าน RAG ก็เป็นหัวใจสำคัญของความน่าสนใจ มันมีสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์และขยายได้ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมโยงส่วนประกอบต่างๆ เข้าด้วยกัน รวมถึงตัวโหลดเอกสาร (document loaders), ตัวแยกข้อความ (text splitters), โมเดลฝังตัว (embedding models), พื้นที่เก็บเวกเตอร์ (vector stores) และตัวดึงข้อมูล (retrievers)

• คุณสมบัติหลัก: ไลบรารีขนาดใหญ่ของการบูรณาการกับเครื่องมือมากกว่า 700 รายการ, นามธรรม "Chain" ที่ยืดหยุ่นสำหรับการสร้างไปป์ไลน์ที่ซับซ้อน, และระบบนิเวศที่กำลังเติบโตของ API ระดับสูง เช่น LangGraph สำหรับการสร้างระบบ RAG ที่มีลักษณะคล้ายเอเจนต์และวนรอบได้
• แนวโน้มปี 2025: คาดว่า LangChain จะเสริมความแข็งแกร่งในตำแหน่งของตนเองโดยมุ่งเน้นที่ความพร้อมในการผลิต (production-readiness) ด้วยเครื่องมือสำหรับการสังเกตการณ์ (observability), การติดตาม (tracing), และการปรับใช้ (deployment) ที่ได้รับการปรับปรุง วิวัฒนาการของ LangGraph จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน RAG ที่ซับซ้อนและมีสถานะ (stateful) มากขึ้น ซึ่งสามารถให้เหตุผลและทำซ้ำได้

2. LlamaIndex

เดิมที LlamaIndex ถูกคิดค้นขึ้นเป็นเฟรมเวิร์กข้อมูลสำหรับ LLMs แต่ก็ได้สร้างช่องทางของตัวเองในฐานะเครื่องมือชั้นนำสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน RAG ที่แข็งแกร่งและพร้อมสำหรับการผลิต จุดแข็งของมันอยู่ที่กลยุทธ์การทำดัชนีและการดึงข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนและหลายรูปแบบ (multi-modal) ได้อย่างง่ายดาย

• คุณสมบัติหลัก: เทคนิคการทำดัชนีขั้นสูง เช่น ดัชนีแบบโครงสร้างต้นไม้และแบบรู้คำหลัก (keyword-aware indexes), ตัวกำหนดเส้นทางการค้นหา (query routers) ที่ทรงพลังสำหรับการนำคำถามไปยังแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุด, และการมุ่งเน้นที่การนำเข้าข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่หลากหลาย
• แนวโน้มปี 2025: LlamaIndex พร้อมที่จะเป็นส่วนสำคัญยิ่งขึ้นสำหรับองค์กรด้วยการมุ่งเน้นที่การบูรณาการข้อมูลแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง คาดการณ์ว่าจะมีกลยุทธ์การดึงข้อมูลขั้นสูงมากขึ้น รวมถึงการค้นหาแบบไฮบริด (hybrid search) และการดึงข้อมูลแบบกราฟ (graph-based retrieval) และการบูรณาการที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับคลังข้อมูลองค์กร (enterprise data warehouses) และ API

3. Haystack โดย deepset: โซลูชัน RAG พร้อมสำหรับองค์กร

Haystack พัฒนาโดย deepset AI เป็นเฟรมเวิร์กที่ครบวงจรและเป็นโมดูลาร์ ซึ่งออกแบบมาสำหรับการสร้างระบบ NLP ที่พร้อมสำหรับการผลิต โดยเน้นอย่างมากที่ RAG มีแนวทางแบบไปป์ไลน์ที่ยืดหยุ่นซึ่งช่วยให้สามารถบูรณาการส่วนประกอบต่างๆ ได้อย่างราบรื่น รวมถึงตัวดึงข้อมูล (retrievers), ตัวอ่าน (readers), และตัวสร้าง (generators)

• คุณสมบัติหลัก: สถาปัตยกรรมที่เป็นโมดูลาร์สูง, รองรับฐานข้อมูลเวกเตอร์และโมเดลฝังตัวที่หลากหลาย, และเครื่องมือประเมินผลที่ทรงพลังสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของไปป์ไลน์ RAG Haystack ยังโดดเด่นในการรองรับทั้งวิธีการดึงข้อมูลแบบหนาแน่น (dense) และแบบกระจาย (sparse)
• แนวโน้มปี 2025: การมุ่งเน้นของคุณสมบัติระดับองค์กรของ Haystack มีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ความสามารถที่เพิ่มขึ้นในด้านต่างๆ เช่น การปรับขนาด (scalability), ความปลอดภัย (security), และการตรวจสอบ (monitoring) คาดว่าจะเห็นไปป์ไลน์ที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไปในอุตสาหกรรม และการบูรณาการที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกับแพลตฟอร์มการค้นหาและการวิเคราะห์ขนาดใหญ่

คลื่นลูกใหม่ของเฟรมเวิร์ก RAG: เฟรมเวิร์กที่กำลังเกิดขึ้นและเฉพาะทาง

ชุดเฟรมเวิร์กถัดไปนี้กำลังผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วย RAG โดยนำเสนอแนวทางที่เป็นนวัตกรรมและตอบสนองความต้องการเฉพาะ

4. RAGFlow: เฟรมเวิร์ก RAG โอเพนซอร์สที่ใช้งานง่ายและเป็นภาพ

RAGFlow เป็นดาวรุ่งที่เน้นปรัชญา "คุณภาพเข้า คุณภาพออก" สำหรับ RAG มีอินเทอร์เฟซแบบภาพและโค้ดน้อยสำหรับการสร้างและจัดการไปป์ไลน์ RAG ทำให้เข้าถึงได้ง่ายสำหรับผู้คนในวงกว้างกว่าแค่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์

• คุณสมบัติหลัก: ตัวแก้ไขภาพแบบ DAG ที่ใช้งานง่าย, เวิร์กโฟลว์ RAG อัตโนมัติ, และการมุ่งเน้นที่การทำความเข้าใจเอกสารอย่างลึกซึ้งด้วยคุณสมบัติต่างๆ เช่น การแบ่งส่วนตามเทมเพลต (template-based chunking) และการตรวจสอบผลการแยกวิเคราะห์ด้วยภาพ (visual inspection of parsing results)
• แนวโน้มปี 2025: การออกแบบที่ใช้งานง่ายของ RAGFlow และการมุ่งเน้นที่คุณภาพข้อมูลทำให้เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับทีมที่ต้องการสร้างต้นแบบและปรับใช้แอปพลิเคชัน RAG อย่างรวดเร็ว เราคาดว่าจะเห็นการขยายรูปแบบข้อมูลและการบูรณาการที่รองรับ ทำให้เป็นเครื่องมือที่หลากหลายยิ่งขึ้น

5. DSPy: กระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรม ไม่ใช่การเขียนพรอมต์

DSPy พัฒนาโดย Stanford NLP Group นำเสนอโมเดลการเขียนโปรแกรมใหม่สำหรับ RAG ที่เปลี่ยนจุดเน้นจากการออกแบบพรอมต์ด้วยตนเองไปสู่แนวทางที่มีโครงสร้างและเป็นโปรแกรมมากขึ้น ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดส่วนประกอบของไปป์ไลน์ RAG ของตนเองได้ จากนั้นใช้ออปติไมเซอร์เพื่อสร้างและปรับปรุงพรอมต์โดยอัตโนมัติ

• คุณสมบัติหลัก: โมเดลการเขียนโปรแกรมแบบประกาศ (declarative) ที่แยกตรรกะของไปป์ไลน์ RAG ออกจากรายละเอียดเฉพาะของพรอมต์, ออปติไมเซอร์ที่ทรงพลังซึ่งสามารถปรับแต่งพรอมต์สำหรับงานและเมตริกเฉพาะ, และรองรับ LLMs และโมเดลการดึงข้อมูลที่หลากหลาย
• แนวโน้มปี 2025: แนวทางที่เป็นนวัตกรรมของ DSPy มีศักยภาพที่จะปฏิวัติวิธีการสร้างแอปพลิเคชัน RAG ทำให้แข็งแกร่ง ทำซ้ำได้ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น คาดว่าจะมีการนำไปใช้ในวงกว้างมากขึ้น และการพัฒนาออปติไมเซอร์และโมดูลที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

6. Verba: แชทบอท RAG ที่ขับเคลื่อนโดย Weaviate

Verba เป็นแอปพลิเคชัน RAG โอเพนซอร์สที่สร้างขึ้นโดยทีมงานเบื้องหลังฐานข้อมูลเวกเตอร์ Weaviate มีอินเทอร์เฟซแบบครบวงจรและใช้งานง่ายสำหรับการโต้ตอบกับข้อมูลของคุณผ่าน AI เชิงสนทนา

• คุณสมบัติหลัก: การบูรณาการอย่างแน่นแฟ้นกับความสามารถในการค้นหาที่ทรงพลังของ Weaviate, กระบวนการตั้งค่าที่เรียบง่าย, และการมุ่งเน้นที่การมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่สวยงามและใช้งานง่ายตั้งแต่เริ่มต้น
• แนวโน้มปี 2025: Verba พร้อมที่จะเป็นโซลูชันหลักสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชัน RAG ที่ทรงพลังและสวยงามบน Weaviate อย่างรวดเร็ว คาดว่าจะเห็นคุณสมบัติขั้นสูงมากขึ้น เช่น การรองรับผู้ใช้หลายราย (multi-tenancy) และส่วนประกอบ UI ที่ปรับแต่งได้

7. RAGatouille: ColBERT ที่ใช้งานง่ายในไปป์ไลน์ RAG ใดๆ

RAGatouille เป็นไลบรารีเฉพาะทางที่มุ่งเน้นการทำให้ ColBERT ซึ่งเป็นโมเดลการดึงข้อมูลแบบ late-interaction ที่ทรงพลัง เข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับแอปพลิเคชัน RAG ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการฝึกฝน ทำดัชนี และใช้โมเดล ColBERT ซึ่งมักจะมีประสิทธิภาพดีกว่าวิธีการดึงข้อมูลแบบหนาแน่นมาตรฐาน

• คุณสมบัติหลัก: API ที่ใช้งานง่ายสำหรับการปรับแต่ง (fine-tuning) และปรับใช้โมเดล ColBERT, การทำดัชนีและการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับชุดเอกสารขนาดใหญ่, และความสามารถในการบรรลุประสิทธิภาพการดึงข้อมูลระดับ state-of-the-art
• แนวโน้มปี 2025: เมื่อความต้องการการดึงข้อมูลที่แม่นยำและละเอียดอ่อนยิ่งขึ้นเติบโตขึ้น การมุ่งเน้นของ RAGatouille ที่โมเดลขั้นสูงอย่าง ColBERT จะทำให้เป็นเครื่องมือที่สำคัญยิ่งขึ้นสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่ทำงานเกี่ยวกับระบบ RAG ที่ล้ำสมัย

8. Unstructured.io

แม้ว่าจะไม่ใช่เฟรมเวิร์ก RAG แบบเต็มรูปแบบในตัวเอง แต่ Unstructured.io เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับการใช้งาน RAG ที่จริงจังใดๆ มีชุดไลบรารีโอเพนซอร์สสำหรับการแยกวิเคราะห์ (parsing) และการประมวลผลล่วงหน้า (pre-processing) เอกสารที่ซับซ้อนและไม่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์ PDF, ไฟล์ HTML และรูปภาพ เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการนำเข้าสู่ฐานข้อมูลเวกเตอร์

• คุณสมบัติหลัก: การแยกวิเคราะห์เอกสารคุณภาพสูงหลากหลายประเภท, การดึงข้อมูลเมตาที่มีคุณค่า, และการบูรณาการที่ราบรื่นกับเฟรมเวิร์ก RAG ยอดนิยม เช่น LangChain และ LlamaIndex
• แนวโน้มปี 2025: ความสำคัญของการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าคุณภาพสูงใน RAG นั้นไม่สามารถกล่าวเกินจริงได้ Unstructured.io พร้อมที่จะเป็นส่วนประกอบที่สำคัญยิ่งขึ้นในระบบนิเวศ RAG ด้วยการขยายการรองรับรูปแบบเอกสารที่มากขึ้นและความสามารถในการแยกวิเคราะห์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

เฟรมเวิร์ก RAG พร้อมสำหรับองค์กร

เฟรมเวิร์กเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งสำหรับกรณีการใช้งานระดับองค์กรและสาขา AI agents ที่กำลังเติบโต

9. Cohere Coral: AI เชิงสนทนาระดับองค์กร

Coral ของ Cohere เป็นแพลตฟอร์ม AI เชิงสนทนาที่ใช้ประโยชน์จาก RAG เพื่อให้ข้อมูลที่ถูกต้องและตรวจสอบได้ แม้ว่า Cohere จะให้บริการแบบจัดการ (managed services) แต่เทคโนโลยีและแนวคิดพื้นฐานของมันกำลังมีอิทธิพลต่อภูมิทัศน์โอเพนซอร์ส

• คุณสมบัติหลัก: การมุ่งเน้นที่ความปลอดภัยข้อมูลและความเป็นส่วนตัวระดับองค์กร, ความสามารถในการดึงข้อมูลและสรุปที่ทรงพลัง, และความสามารถในการอ้างอิงคำตอบจากเอกสารและแหล่งที่มาเฉพาะ
• แนวโน้มปี 2025: แม้ว่า Coral เองจะเป็นผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ แต่ส่วนประกอบโอเพนซอร์สและการวิจัยจาก Cohere จะยังคงมีอิทธิพลอย่างมาก คาดว่าจะเห็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สจำนวนมากขึ้นนำหลักการที่คล้ายกันเกี่ยวกับการตรวจสอบได้และความพร้อมสำหรับองค์กรมาใช้

10. LLMWare: โซลูชัน RAG ที่เป็นส่วนตัวและปลอดภัย

LLMWare เป็นเฟรมเวิร์กที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน RAG ระดับองค์กร โดยเน้นที่ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ช่วยให้สามารถใช้ LLMs ขนาดเล็ก เฉพาะทาง และโฮสต์แบบส่วนตัวได้ ทำให้องค์กรสามารถควบคุมข้อมูลของตนเองได้มากขึ้น

• คุณสมบัติหลัก: สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ที่รองรับ LLMs และฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่หลากหลาย, เครื่องมือสำหรับการปรับแต่งโมเดลบนข้อมูลส่วนตัว, และการมุ่งเน้นที่การปรับใช้ระบบ RAG ในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและติดตั้งภายในองค์กร (on-premise)
• แนวโน้มปี 2025: เมื่อกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเข้มงวดขึ้น ความต้องการเฟรมเวิร์กอย่าง LLMWare ที่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและการปรับใช้แบบส่วนตัวจะเพิ่มขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัย

11. Flowise: ผู้ท้าชิงแบบ Visual No-Code/Low-Code

Flowise เป็นเครื่องมือโอเพนซอร์สแบบ UI ที่ช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ที่ปรับแต่งได้ด้วยอินเทอร์เฟซแบบลากและวาง เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและสำหรับทีมที่มีระดับความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่แตกต่างกัน

• คุณสมบัติหลัก: ตัวแก้ไขแบบภาพที่ใช้โหนดสำหรับการสร้างไปป์ไลน์ RAG, การบูรณาการที่สร้างไว้ล่วงหน้าหลากหลายรูปแบบ, และความสามารถในการปรับใช้แอปพลิเคชันเป็น API ได้อย่างรวดเร็ว
• แนวโน้มปี 2025: แนวโน้มการพัฒนาแบบ low-code และ no-code นั้นแข็งแกร่ง และ Flowise ก็อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ คาดว่าจะเห็นคุณสมบัติขั้นสูงมากขึ้นและชุมชนผู้ใช้และผู้สนับสนุนที่กำลังเติบโต

12. AutoGen: ผู้ควบคุม Multi-Agent

AutoGen เฟรมเวิร์กจาก Microsoft Research ช่วยให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM โดยใช้เอเจนต์หลายตัวที่ทำงานร่วมกัน สิ่งนี้ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างระบบ RAG ที่ซับซ้อน โดยที่เอเจนต์ต่างๆ สามารถรับผิดชอบด้านต่างๆ ของกระบวนการดึงข้อมูลและการสร้าง

• คุณสมบัติหลัก: สถาปัตยกรรมแบบเอเจนต์ที่ยืดหยุ่นและขยายได้, รองรับทั้งเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติและแบบ human-in-the-loop, และความสามารถในการสร้างแอปพลิเคชันเชิงสนทนาที่ซับซ้อนและไดนามิก
• แนวโน้มปี 2025: อนาคตของ AI มีแนวโน้มที่จะเป็นแบบ multi-agent และ AutoGen ก็อยู่แถวหน้าของแนวโน้มนี้ คาดว่าจะเห็นรูปแบบ RAG ขั้นสูงมากขึ้นที่ใช้ประโยชน์จากพลังของเอเจนต์ที่ทำงานร่วมกัน

เฟรมเวิร์ก RAG เฉพาะทางที่ดีที่สุด

เฟรมเวิร์กเหล่านี้กำลังสร้างพื้นที่เฉพาะของตนเองในภูมิทัศน์ RAG

แน่นอน นี่คือส่วนที่เขียนใหม่สำหรับ Marten, Cheshire Cat AI และส่วนทดแทนสำหรับ Mendable พร้อมคำอธิบายที่อัปเดตและลิงก์อย่างเป็นทางการ

เพื่อรักษาความสมบูรณ์ของรายการ "โอเพนซอร์ส" Mendable ซึ่งส่วนใหญ่เป็นผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ ได้ถูกแทนที่ด้วย RAGAs ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการประเมิน RAG โอเพนซอร์สชั้นนำ

13. Marten: ขุมพลังข้อมูล .NET

สำหรับนักพัฒนาที่ยึดติดกับระบบนิเวศ .NET Marten เป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่เน้นข้อมูล รวมถึงระบบ RAG ที่ซับซ้อน มันเปลี่ยน PostgreSQL ให้กลายเป็นฐานข้อมูลเอกสารและพื้นที่เก็บเหตุการณ์แบบเต็มรูปแบบอย่างชาญฉลาด ทำให้นักพัฒนา .NET สามารถทำงานกับอ็อบเจกต์และเหตุการณ์ได้โดยตรงโดยไม่ต้องออกจากสภาพแวดล้อมที่ต้องการ การรองรับ JSONB ที่ทรงพลังเหมาะสำหรับการจัดเก็บและทำดัชนีข้อความที่ไม่มีโครงสร้างและการฝังเวกเตอร์ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของ RAG คุณสามารถสำรวจความสามารถของมันได้เพิ่มเติมที่ เว็บไซต์ทางการของ Marten

• คุณสมบัติหลัก: การบูรณาการอย่างลึกซึ้งกับ .NET, การรับประกันธุรกรรมสำหรับความสอดคล้องของข้อมูล, และความสามารถในการใช้ประโยชน์จากความสามารถในการทำดัชนีและการค้นหาข้อความเต็มรูปแบบที่ครบวงจรของ PostgreSQL สำหรับงานดึงข้อมูล
• แนวโน้มปี 2025: เมื่อการนำ RAG ไปใช้ขยายตัวนอกระบบนิเวศ Python โซลูชันอย่าง Marten ที่ให้ประสิทธิภาพและเครื่องมือแบบ native จะมีความสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้นักพัฒนาในวงกว้างขึ้นสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ทรงพลังได้

14. Cheshire Cat AI: เฟรมเวิร์ก Agent ที่ปรับแต่งได้

Cheshire Cat AI เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่พร้อมสำหรับการผลิต ซึ่งออกแบบมาเพื่อสร้าง AI agents เชิงสนทนาที่ปรับแต่งได้สูง ปรัชญาของมันเน้นไปที่สถาปัตยกรรมปลั๊กอินที่ขยายได้ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถบูรณาการ LLMs, vector stores และเครื่องมือที่กำหนดเองต่างๆ ได้อย่างง่ายดายเพื่อกำหนดพฤติกรรมของ agent สิ่งนี้ทำให้เป็นแพลตฟอร์มที่คล่องตัวสำหรับการสร้างต้นแบบและปรับใช้แอปพลิเคชัน RAG ที่ต้องการฟังก์ชันการทำงานแบบลูกโซ่ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการดึงข้อมูลและการให้เหตุผล เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของมันได้ที่ หน้า GitHub ของ Cheshire Cat AI

• คุณสมบัติหลัก: การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยปลั๊กอินเพื่อความยืดหยุ่นสูงสุด, การรองรับการจัดการหน่วยความจำและบริบทการสนทนาในตัว, และไลบรารีที่กำลังเติบโตของส่วนขยายที่ชุมชนมีส่วนร่วม
• แนวโน้มปี 2025: ลักษณะที่ปรับเปลี่ยนได้ของเฟรมเวิร์กทำให้เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้าง RAG agents เฉพาะทางที่สามารถทำงานที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนได้ คาดว่าระบบนิเวศปลั๊กอินจะเติบโตขึ้น โดยนำเสนอการบูรณาการและความสามารถที่พร้อมใช้งานได้ทันทีมากยิ่งขึ้น

15. RAGAs: ผู้เชี่ยวชาญด้านการประเมิน RAG

เมื่อสร้างไปป์ไลน์ RAG เสร็จแล้ว จะรู้ได้อย่างไรว่ามันมีประสิทธิภาพจริงหรือไม่? RAGAs เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สโดยเฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อตอบคำถามนั้น มีชุดเมตริกสำหรับประเมินไปป์ไลน์ RAG ตามคุณภาพการดึงข้อมูลและการสร้าง โดยไม่ต้องพึ่งพาข้อมูลจริงที่มนุษย์ระบุไว้ สิ่งนี้ช่วยให้สามารถตรวจสอบและปรับปรุงระบบ RAG ได้อย่างต่อเนื่องโดยการประเมินแง่มุมที่สำคัญ เช่น ความน่าเชื่อถือ (faithfulness), ความเกี่ยวข้องของคำตอบ (answer relevancy), และความแม่นยำของบริบท (context precision) คุณสามารถค้นหาเฟรมเวิร์กและเอกสารประกอบได้ที่ เว็บไซต์ทางการของ RAGAs

• คุณสมบัติหลัก: ชุดเมตริกการประเมินแบบ reference-free, ความสามารถในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของส่วนประกอบการดึงข้อมูลและการสร้างแต่ละส่วน, และการบูรณาการที่ราบรื่นในเวิร์กโฟลว์ CI/CD สำหรับการทดสอบอัตโนมัติ
• แนวโน้มปี 2025: เมื่อ RAG ย้ายจากการทดลองไปสู่การผลิต การประเมินที่แข็งแกร่งไม่ใช่เรื่องฟุ่มเฟือยอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็น เฟรมเวิร์กอย่าง RAGAs จะกลายเป็นส่วนประกอบที่ขาดไม่ได้ของชุดเครื่องมือ MLOps สำหรับแอปพลิเคชัน LLM เพื่อให้แน่ใจว่าระบบ RAG ไม่เพียงแต่ใช้งานได้ แต่ยังน่าเชื่อถือและไว้วางใจได้

สรุป: ระบบนิเวศที่เฟื่องฟูและหลากหลาย

ภูมิทัศน์ RAG โอเพนซอร์สในปี 2025 เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงนวัตกรรมที่รวดเร็วในสาขา AI เชิงสร้างสรรค์ ตั้งแต่เฟรมเวิร์กที่ครบวงจรและครอบคลุมอย่าง LangChain และ LlamaIndex ไปจนถึงเครื่องมือเฉพาะทางอย่าง RAGatouille และกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมที่เป็นนวัตกรรมอย่าง DSPy นักพัฒนามีตัวเลือกมากมายอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะยุคถัดไป การเลือกเฟรมเวิร์กจะขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของโปรเจกต์ ความเชี่ยวชาญของทีม และระดับการควบคุมและการปรับแต่งที่ต้องการ สิ่งหนึ่งที่แน่นอนคือ อนาคตของ AI ไม่ใช่แค่การสร้างข้อความเท่านั้น แต่เป็นการสร้างความเข้าใจโลกที่มีพื้นฐาน ถูกต้อง และเข้าใจบริบท และเฟรมเวิร์ก RAG โอเพนซอร์สเหล่านี้กำลังเป็นผู้นำในการเปลี่ยนแปลงนี้