2025'te En İyi 15 Açık Kaynak RAG Çerçevesi

Büyük Dil Modelleri (BDM'ler) devrim niteliğindedir, ancak temel bir sınırlamaları vardır: bilgileri zamana karşı donmuş durumdadır, yalnızca eğitildikleri verilerle sınırlıdır. Özel belgelerinize erişemezler, gerçek zamanlı verileri sorgulayamazlar veya kaynaklarını belirtemezler. İşte burada Erişim Artırılmış Üretim (RAG) devreye girer.

RAG, BDM'lere bir süper güç veren mimari kalıptır: bir soruyu yanıtlamadan önce harici bilgi tabanlarından ilgili bilgiyi alma yeteneği. Bu basit ama güçlü fikir, genel bir BDM'yi doğru, güncel ve bağlama duyarlı yanıtlar sağlayabilen uzman bir uzmana dönüştürür.

2025'te, basit bir "PDF'inizle sohbet etme" uygulaması oluşturmak sadece bir başlangıç. RAG ekosistemi, üretim düzeyinde, ölçeklenebilir ve doğrulanabilir yapay zeka sistemleri oluşturmak için tasarlanmış gelişmiş açık kaynak çerçevelerle patlama yaşadı. İster tek başına bir geliştirici, ister bir veri bilimcisi veya bir kurumsal mimar olun, sizin için tasarlanmış bir çerçeve var. Bu kılavuz, bilmeniz gereken en iyi 15 açık kaynak RAG çerçevesini ayrıntılı olarak inceliyor.

Elbette. İşte daha temiz bir okuma deneyimi için tüm alıntı bağlantıları kaldırılmış makalenin iyileştirilmiş bir versiyonu.

Temel Adaylar: RAG için Temel Çerçeveler

Bu çerçeveler, kapsamlı özellikler ve güçlü topluluk desteği sunarak birçok geliştirici için tercih edilen seçenekler haline gelmiştir.

1. LangChain: Tercih Edilen Açık Kaynak RAG Çerçevesi

LangChain, BDM uygulama geliştirme alanında baskın bir güç olmaya devam ediyor ve RAG yetenekleri, cazibesinin temel taşlarından biri. Belge yükleyiciler, metin bölücüler, gömme modelleri, vektör depoları ve erişimciler dahil olmak üzere çeşitli bileşenleri birbirine zincirlemeye olanak tanıyan modüler ve genişletilebilir bir mimari sunar.

• Temel Özellikler: 700'den fazla araçla geniş bir entegrasyon kütüphanesi, karmaşık işlem hatları oluşturmak için esnek bir "Zincir" soyutlaması ve ajansı ve döngüsel RAG sistemleri oluşturmak için LangGraph gibi daha üst düzey API'lerin büyüyen bir ekosistemi.
• 2025 Beklentisi: Geliştirilmiş gözlemlenebilirlik, izleme ve dağıtım araçlarıyla üretim hazırlığına odaklanarak LangChain'in konumunu daha da sağlamlaştırmasını bekleyin. LangGraph'ın evrimi, geliştiricilere akıl yürütebilen ve tekrarlayabilen daha gelişmiş ve durum bilgisi olan RAG uygulamaları oluşturma gücü verecektir.

2. LlamaIndex

Başlangıçta BDM'ler için bir veri çerçevesi olarak tasarlanan LlamaIndex, sağlam ve üretim düzeyinde RAG uygulamaları oluşturmak için önde gelen bir araç olarak kendine bir yer edinmiştir. Gücü, karmaşık ve çok modlu verileri kolaylıkla işlemek için tasarlanmış gelişmiş indeksleme ve erişim stratejilerinde yatmaktadır.

• Temel Özellikler: Ağaç yapılı ve anahtar kelimeye duyarlı indeksler gibi gelişmiş indeksleme teknikleri, soruları en ilgili veri kaynaklarına yönlendirmek için güçlü sorgu yönlendiricileri ve çok çeşitli kaynaklardan veri alımına odaklanma.
• 2025 Beklentisi: LlamaIndex, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri entegrasyonuna odaklanmasıyla işletmeler için daha da önemli hale gelmeye hazırlanıyor. Hibrit arama ve grafik tabanlı erişim dahil olmak üzere daha gelişmiş erişim stratejileri ve büyük ölçekli kurumsal veri ambarları ve API'lerle daha sıkı entegrasyonlar bekleniyor.

3. deepset'ten Haystack: Kurumsal Hazır RAG Çözümü

deepset AI tarafından geliştirilen Haystack, RAG'a güçlü bir vurgu yaparak üretim hazır NLP sistemleri oluşturmak için tasarlanmış olgun ve modüler bir çerçevedir. Erişimciler, okuyucular ve üreticiler dahil olmak üzere çeşitli bileşenlerin sorunsuz entegrasyonuna olanak tanıyan esnek bir işlem hattı tabanlı yaklaşım sunar.

• Temel Özellikler: Son derece modüler bir mimari, çok çeşitli vektör veritabanları ve gömme modelleri için sağlam destek ve RAG işlem hatlarının performansını değerlendirmek için güçlü değerlendirme araçları. Haystack ayrıca hem yoğun hem de seyrek erişim yöntemleri için desteğiyle öne çıkar.
• 2025 Beklentisi: Haystack'ın kurumsal düzey özelliklere odaklanması, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve izleme gibi alanlarda gelişmiş yeteneklere yol açacaktır. Yaygın endüstri kullanım durumları için daha önceden oluşturulmuş işlem hatları ve büyük ölçekli arama ve analiz platformlarıyla daha derin entegrasyonlar görmeyi bekleyin.

Yeni Nesil RAG Çerçeveleri: Yükselen ve Uzmanlaşmış Çerçeveler

Bu bir sonraki çerçeve seti, yenilikçi yaklaşımlar sunarak ve belirli ihtiyaçları karşılayarak RAG ile mümkün olanın sınırlarını zorluyor.

4. RAGFlow: Görsel ve Kullanıcı Dostu Açık Kaynak RAG Çerçevesi

RAGFlow, RAG için "kaliteli giriş, kaliteli çıkış" felsefesini vurgulayan yükselen bir yıldızdır. RAG işlem hatlarını oluşturmak ve yönetmek için görsel, düşük kodlu bir arayüz sunarak, yalnızca deneyimli geliştiricilerin ötesinde daha geniş bir kitleye erişilebilir hale getirir.

• Temel Özellikler: Kullanıcı dostu DAG tabanlı görsel düzenleyici, otomatik RAG iş akışları ve şablon tabanlı parçalama ve ayrıştırma sonuçlarının görsel denetimi gibi özelliklerle derin belge anlamaya odaklanma.
• 2025 Beklentisi: RAGFlow'un sezgisel tasarımı ve veri kalitesine odaklanması, RAG uygulamalarını hızla prototiplemek ve dağıtmak isteyen ekipler için güçlü bir aday olmasını sağlıyor. Desteklenen veri formatlarının ve entegrasyonlarının genişlemesini bekleyebiliriz, bu da onu daha da çok yönlü bir araç haline getirecektir.

5. DSPy: Programlama, Komut İstemi Değil Paradigması

Stanford NLP Grubu tarafından geliştirilen DSPy, RAG için manuel komut istemi mühendisliğinden daha yapılandırılmış ve programatik bir yaklaşıma odaklanan yeni bir programlama modeli sunar. Geliştiricilerin RAG işlem hatlarının bileşenlerini tanımlamasına olanak tanır ve ardından komut istemlerini otomatik olarak oluşturmak ve iyileştirmek için bir iyileştirici kullanır.

• Temel Özellikler: RAG işlem hattının mantığını komut istemlerinin ayrıntılarından ayıran bildirimsel bir programlama modeli, belirli görevler ve metrikler için komut istemlerini ince ayarlayabilen güçlü bir iyileştirici ve çok çeşitli BDM'ler ve erişim modelleri için destek.
• 2025 Beklentisi: DSPy'nin yenilikçi yaklaşımı, RAG uygulamalarının oluşturulma şeklini devrim niteliğinde değiştirebilir, onları daha sağlam, tekrarlanabilir ve performanslı hale getirebilir. Daha geniş çapta benimsenmesini ve daha gelişmiş iyileştiriciler ve modüllerin geliştirilmesini bekleyin.

6. Verba: Weaviate Tarafından Desteklenen RAG Sohbet Botu

Verba, Weaviate vektör veritabanının arkasındaki ekip tarafından oluşturulmuş açık kaynaklı bir RAG uygulamasıdır. Verilerinizle konuşma yapay zekası aracılığıyla etkileşim kurmak için uçtan uca, kullanıcı dostu bir arayüz sunar.

• Temel Özellikler: Weaviate'in güçlü arama yetenekleriyle sıkı entegrasyon, kolaylaştırılmış kurulum süreci ve kutudan çıktığı gibi gösterişli ve sezgisel bir kullanıcı deneyimi sağlamaya odaklanma.
• 2025 Beklentisi: Verba, Weaviate üzerinde hızlı bir şekilde güçlü ve görsel olarak çekici bir RAG uygulaması oluşturmak isteyen geliştiriciler için tercih edilen bir çözüm olmaya hazırlanıyor. Çoklu kiracılık ve özelleştirilebilir kullanıcı arayüzü bileşenleri gibi daha gelişmiş özellikler bekleniyor.

7. RAGatouille: Herhangi Bir RAG İşlem Hattında Kullanımı Kolay ColBERT

RAGatouille, güçlü bir geç etkileşimli erişim modeli olan ColBERT'i RAG uygulamaları için daha erişilebilir hale getirmeye odaklanmış özel bir kütüphanedir. Genellikle standart yoğun erişim yöntemlerinden daha iyi performans gösterebilen ColBERT modellerini eğitme, indeksleme ve kullanma sürecini basitleştirir.

• Temel Özellikler: ColBERT modellerini ince ayarlamak ve dağıtmak için kullanımı kolay API'ler, büyük belge koleksiyonları için verimli indeksleme ve erişim ve en son teknoloji erişim performansına ulaşma yeteneği.
• 2025 Beklentisi: Daha doğru ve incelikli erişim talebi arttıkça, RAGatouille'in ColBERT gibi gelişmiş modellere odaklanması, en son teknoloji RAG sistemleri üzerinde çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler için giderek daha önemli bir araç haline gelecektir.

8. Unstructured.io

Kendi başına tam teşekküllü bir RAG çerçevesi olmasa da, Unstructured.io, herhangi bir ciddi RAG uygulamasında vazgeçilmez bir araçtır. PDF'ler, HTML dosyaları ve görüntüler gibi karmaşık, yapılandırılmamış belgeleri ayrıştırmak ve ön işlemden geçirmek için bir dizi açık kaynaklı kütüphane sunarak, bunları bir vektör veritabanına alınmaya hazırlar.

• Temel Özellikler: Çok çeşitli belge türlerinin yüksek kaliteli ayrıştırılması, değerli meta verilerin çıkarılması ve LangChain ve LlamaIndex gibi popüler RAG çerçeveleriyle sorunsuz entegrasyon.
• 2025 Beklentisi: RAG'da yüksek kaliteli veri ön işlemenin önemi abartılamaz. Unstructured.io, daha fazla belge türü için genişletilmiş destek ve daha gelişmiş ayrıştırma yetenekleri ile RAG ekosisteminin daha da kritik bir bileşeni olmaya hazırlanıyor.

Kurumsal Hazır RAG Çerçeveleri

Bu çerçeveler, kurumsal kullanım durumları ve gelişmekte olan yapay zeka ajanları alanı için özel olarak tasarlanmıştır.

9. Cohere Coral: Kurumsal Düzeyde Konuşma Yapay Zekası

Cohere'ın Coral'ı, doğru ve doğrulanabilir bilgi sağlamak için RAG'dan yararlanan bir konuşma yapay zekası platformudur. Cohere yönetilen hizmetler sunsa da, temel teknolojileri ve kavramları açık kaynak ortamını etkilemektedir.

• Temel Özellikler: Kurumsal düzeyde güvenlik ve veri gizliliğine odaklanma, güçlü erişim ve özetleme yetenekleri ve yanıtları belirli belgelere ve kaynaklara dayandırma yeteneği.
• 2025 Beklentisi: Coral'ın kendisi ticari bir ürün olsa da, Cohere'dan gelen açık kaynak bileşenler ve araştırmalar oldukça etkili olmaya devam edecektir. Doğrulanabilirlik ve kurumsal hazırlık gibi benzer prensipleri benimseyen daha fazla açık kaynak çerçeve görmeyi bekleyin.

10. LLMWare: Özel ve Güvenli RAG Çözümü

LLMWare, gizlilik ve güvenliğe odaklanarak kurumsal düzeyde RAG uygulamaları oluşturmak için tasarlanmış bir çerçevedir. Kuruluşlara verileri üzerinde daha fazla kontrol sağlayan daha küçük, uzmanlaşmış ve özel olarak barındırılan BDM'lerin kullanımını mümkün kılar.

• Temel Özellikler: Çeşitli BDM'leri ve vektör veritabanlarını destekleyen modüler bir mimari, özel veriler üzerinde modelleri ince ayarlamak için araçlar ve RAG sistemlerini güvenli, şirket içi ortamlarda dağıtmaya odaklanma.
• 2025 Beklentisi: Veri gizliliği düzenlemeleri daha katı hale geldikçe, güvenliğe ve özel dağıtıma öncelik veren LLMWare gibi çerçevelere olan talep şüphesiz artacaktır.

11. Flowise: Görsel Kodsuz/Düşük Kodlu Aday

Flowise, sürükle ve bırak arayüzü ile özelleştirilmiş BDM destekli uygulamalar oluşturmanıza olanak tanıyan açık kaynaklı, kullanıcı arayüzü tabanlı bir araçtır. Hızlı prototipleme ve farklı teknik uzmanlık seviyelerine sahip ekipler için mükemmel bir seçenektir.

• Temel Özellikler: RAG işlem hatları oluşturmak için görsel, düğüm tabanlı bir düzenleyici, çok çeşitli önceden oluşturulmuş entegrasyonlar ve uygulamaları API olarak hızlı bir şekilde dağıtma yeteneği.
• 2025 Beklentisi: Düşük kodlu ve kodsuz geliştirme eğilimi güçlü ve Flowise bundan yararlanmak için iyi konumlanmış. Daha gelişmiş özellikler ve büyüyen bir kullanıcı ve katkıda bulunanlar topluluğu görmeyi bekleyin.

12. AutoGen: Çoklu Ajan Maestro

Microsoft Research'ten bir çerçeve olan AutoGen, birden fazla, işbirliği yapan ajan kullanarak BDM uygulamalarının geliştirilmesini sağlar. Bu, erişim ve üretim sürecinin farklı yönlerinden farklı ajanların sorumlu olabileceği gelişmiş RAG sistemleri oluşturmak için özellikle uygundur.

• Temel Özellikler: Esnek ve genişletilebilir ajan tabanlı bir mimari, hem otomatik hem de döngüde insan olan iş akışları için destek ve karmaşık ve dinamik konuşma uygulamaları oluşturma yeteneği.
• 2025 Beklentisi: Yapay zekanın geleceği muhtemelen çoklu ajan olacak ve AutoGen bu trendin ön saflarında yer alıyor. İşbirliği yapan ajanların gücünden yararlanan daha gelişmiş RAG desenlerinin ortaya çıkmasını bekleyin.

En İyi Niş RAG Çerçeveleri

Bu çerçeveler, RAG ortamında kendi benzersiz alanlarını oluşturuyor.

Elbette. İşte Marten, Cheshire Cat AI için yeniden yazılmış bölümler ve Mendable için bir değiştirme, güncellenmiş açıklamalar ve resmi bağlantılarıyla birlikte.

'Açık kaynak' listesinin bütünlüğünü korumak için, öncelikle ticari bir ürün olan Mendable, önde gelen açık kaynak RAG değerlendirme çerçevesi olan RAGAs ile değiştirildi.

13. Marten: .NET Veri Güç Santrali

.NET ekosistemine kök salmış geliştiriciler için Marten, gelişmiş RAG sistemleri dahil olmak üzere veri yoğun uygulamalar oluşturmak için sağlam bir temel sağlar. PostgreSQL'i ustaca tam teşekküllü bir belge veritabanına ve olay deposuna dönüştürerek, .NET geliştiricilerinin tercih ettikleri ortamdan ayrılmadan nesneler ve olaylarla yerel olarak çalışmasına olanak tanır. Güçlü JSONB desteği, RAG'ın merkezindeki yapılandırılmamış metin ve vektör gömme verilerini depolamak ve indekslemek için idealdir. Yeteneklerini Marten resmi web sitesinde daha ayrıntılı olarak keşfedebilirsiniz.

• Temel Özellikler: .NET ile derin entegrasyon, veri tutarlılığı için işlemsel garantiler ve erişim görevleri için PostgreSQL'in olgun indeksleme ve tam metin arama yeteneklerinden yararlanma yeteneği.
• 2025 Beklentisi: RAG'ın benimsenmesi Python ekosisteminin ötesine genişledikçe, Marten gibi dile özgü performans ve araçlar sunan çözümler, daha geniş bir geliştirici topluluğunun güçlü yapay zeka uygulamaları oluşturmasını sağlamak için kritik öneme sahip olacaktır.

14. Cheshire Cat AI: Özelleştirilebilir Ajan Çerçevesi

Cheshire Cat AI, son derece özelleştirilebilir konuşma yapay zekası ajanları oluşturmak için tasarlanmış üretim hazır, açık kaynaklı bir çerçevedir. Felsefesi, geliştiricilerin ajanın davranışını şekillendirmek için çeşitli BDM'leri, vektör depolarını ve özel araçları kolayca entegre etmesine olanak tanıyan genişletilebilir bir eklenti mimarisi üzerine kuruludur. Bu, erişim ve akıl yürütme için belirli, zincirlenmiş işlevselliklerin gerektiği RAG uygulamalarını prototiplemek ve dağıtmak için çevik bir platform olmasını sağlar. Mimarisini Cheshire Cat AI GitHub sayfasında daha fazla bilgi edinin.

• Temel Özellikler: Maksimum esneklik için eklenti odaklı tasarım, bellek yönetimi ve konuşma bağlamı için yerleşik destek ve topluluk tarafından katkıda bulunulan uzantılardan oluşan büyüyen bir kütüphane.
• 2025 Beklentisi: Çerçevenin uyarlanabilir yapısı, karmaşık, çok adımlı görevleri yerine getirebilen uzmanlaşmış RAG ajanları oluşturmak için güçlü bir seçim olmasını sağlar. Eklenti ekosisteminin büyümesini ve daha fazla kullanıma hazır entegrasyon ve yetenek sunmasını bekleyin.

15. RAGAs: RAG Değerlendirme Uzmanı

Bir RAG işlem hattı oluşturulduktan sonra, gerçekten etkili olup olmadığını nasıl anlarsınız? RAGAs, özellikle bu soruyu yanıtlamak için tasarlanmış özel bir açık kaynak çerçevedir. İnsan tarafından etiketlenmiş doğru etiketlere dayanmadan, erişim ve üretim kalitesine göre RAG işlem hatlarını değerlendirmek için bir dizi metrik sağlar. Bu, sadakat, yanıt uygunluğu ve bağlam hassasiyeti gibi temel yönleri değerlendirerek RAG sistemlerinin sürekli izlenmesini ve iyileştirilmesini sağlar. Çerçeveyi ve belgelerini RAGAs resmi web sitesinde bulabilirsiniz.

• Temel Özellikler: Referanssız değerlendirme metrikleri seti, bireysel erişim ve üretim bileşenlerinin performansını analiz etme yeteneği ve otomatik test için CI/CD iş akışlarına sorunsuz entegrasyon.
• 2025 Beklentisi: RAG deneme aşamasından üretime geçerken, sağlam değerlendirme artık bir lüks değil, bir zorunluluktur. RAGAs gibi çerçeveler, BDM uygulamaları için MLOps araç setinin vazgeçilmez bir parçası haline gelecek ve RAG sistemlerinin yalnızca işlevsel değil, aynı zamanda güvenilir ve sağlam olmasını sağlayacaktır.

Sonuç: Gelişen ve Çeşitli Bir Ekosistem

2025'teki açık kaynak RAG ortamı, üretken yapay zeka alanındaki hızlı inovasyon hızının bir kanıtıdır. LangChain ve LlamaIndex gibi olgun, her şeyi kapsayan çerçevelerden RAGatouille gibi özel araçlara ve DSPy gibi yenilikçi programlama paradigmalarına kadar, geliştiriciler yeni nesil akıllı uygulamaları oluşturmak için benzeri görülmemiş bir dizi seçeneğe sahiptir. Çerçeve seçimi nihayetinde projenin özel ihtiyaçlarına, ekibin uzmanlığına ve istenen kontrol ve özelleştirme düzeyine bağlı olacaktır. Kesin olan bir şey var: yapay zekanın geleceği sadece metin üretmekle ilgili değil; dünyanın temellendirilmiş, doğru ve bağlama duyarlı bir anlayışını üretmekle ilgili ve bu açık kaynak RAG çerçeveleri bu ilerlemeye öncülük ediyor.