15 Framework RAG Mã Nguồn Mở Tốt Nhất 2025

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) mang tính cách mạng, nhưng chúng có một hạn chế cơ bản: kiến thức của chúng bị đóng băng theo thời gian, giới hạn trong dữ liệu mà chúng được huấn luyện. Chúng không thể truy cập tài liệu riêng tư của bạn, truy vấn dữ liệu thời gian thực hoặc trích dẫn nguồn của chúng. Đây là lúc Khai thác thông tin tăng cường tạo sinh (Retrieval-Augmented Generation - RAG) phát huy tác dụng.

RAG là mô hình kiến trúc mang lại cho LLMs một siêu năng lực: khả năng truy xuất thông tin liên quan từ các cơ sở kiến thức bên ngoài trước khi trả lời câu hỏi. Ý tưởng đơn giản nhưng mạnh mẽ này biến một LLM chung chung thành một chuyên gia chuyên biệt, có khả năng cung cấp các phản hồi chính xác, cập nhật và nhận biết ngữ cảnh.

Vào năm 2025, việc xây dựng một ứng dụng "trò chuyện với tệp PDF của bạn" đơn giản chỉ là bước khởi đầu. Hệ sinh thái RAG đã bùng nổ với các framework mã nguồn mở tinh vi được thiết kế để xây dựng các hệ thống AI sẵn sàng cho sản xuất, có khả năng mở rộng và có thể kiểm chứng. Cho dù bạn là một nhà phát triển độc lập, một nhà khoa học dữ liệu hay một kiến trúc sư doanh nghiệp, luôn có một framework được xây dựng dành cho bạn. Hướng dẫn này sẽ phân tích 15 framework RAG mã nguồn mở hàng đầu mà bạn cần biết.

Tất nhiên. Dưới đây là phiên bản tinh chỉnh của bài viết, với tất cả các liên kết trích dẫn đã bị xóa để trải nghiệm đọc sạch sẽ hơn.

Các Ứng cử viên cốt lõi: Các Framework Nền tảng cho RAG

Những framework này đã khẳng định vị thế là lựa chọn hàng đầu cho nhiều nhà phát triển, cung cấp các tính năng toàn diện và sự hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ.

1. LangChain: Framework RAG mã nguồn mở được ưa chuộng

LangChain vẫn là một lực lượng thống trị trong không gian phát triển ứng dụng LLM, và khả năng RAG của nó là một trụ cột hấp dẫn. Nó cung cấp một kiến trúc mô-đun và có thể mở rộng cho phép các nhà phát triển kết nối nhiều thành phần khác nhau, bao gồm trình tải tài liệu, trình chia văn bản, mô hình nhúng, kho lưu trữ vector và trình truy xuất.

• Các tính năng chính: Một thư viện khổng lồ gồm hơn 700 công cụ tích hợp, một kiến trúc "Chain" linh hoạt để xây dựng các pipeline phức tạp và một hệ sinh thái ngày càng phát triển của các API cấp cao hơn như LangGraph để tạo ra các hệ thống RAG dựa trên tác tử (agentic) và có chu kỳ.
• Triển vọng năm 2025: Dự kiến LangChain sẽ củng cố hơn nữa vị thế của mình bằng cách tập trung vào khả năng sẵn sàng cho sản xuất, với các công cụ quan sát, theo dõi và triển khai được cải thiện. Sự phát triển của LangGraph sẽ trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng RAG tinh vi và có trạng thái hơn, có khả năng suy luận và lặp lại.

2. LlamaIndex

Ban đầu được hình thành như một framework dữ liệu cho LLMs, LlamaIndex đã tạo dựng được chỗ đứng như một công cụ hàng đầu để xây dựng các ứng dụng RAG mạnh mẽ và sẵn sàng cho sản xuất. Sức mạnh của nó nằm ở các chiến lược lập chỉ mục và truy xuất tinh vi, được thiết kế để xử lý dữ liệu phức tạp và đa phương thức một cách dễ dàng.

• Các tính năng chính: Các kỹ thuật lập chỉ mục nâng cao như chỉ mục dạng cây và nhận biết từ khóa, các bộ định tuyến truy vấn mạnh mẽ để hướng câu hỏi đến các nguồn dữ liệu liên quan nhất và tập trung vào việc nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Triển vọng năm 2025: LlamaIndex sẵn sàng trở nên ngày càng quan trọng đối với các doanh nghiệp với sự tập trung vào tích hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dự kiến sẽ có nhiều chiến lược truy xuất nâng cao hơn, bao gồm tìm kiếm kết hợp (hybrid search) và truy xuất dựa trên đồ thị, cũng như tích hợp chặt chẽ hơn với các kho dữ liệu doanh nghiệp và API.

3. Haystack của deepset: Giải pháp RAG sẵn sàng cho doanh nghiệp

Haystack, được phát triển bởi deepset AI, là một framework trưởng thành và mô-đun được thiết kế để xây dựng các hệ thống NLP sẵn sàng cho sản xuất, với sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào RAG. Nó cung cấp một cách tiếp cận dựa trên pipeline linh hoạt cho phép tích hợp liền mạch các thành phần khác nhau, bao gồm trình truy xuất, trình đọc và trình tạo sinh.

• Các tính năng chính: Một kiến trúc có tính mô-đun cao, hỗ trợ mạnh mẽ cho nhiều loại cơ sở dữ liệu vector và mô hình nhúng, cùng các công cụ đánh giá mạnh mẽ để đánh giá hiệu suất của các pipeline RAG. Haystack cũng xuất sắc trong việc hỗ trợ cả phương pháp truy xuất dày đặc (dense) và thưa thớt (sparse).
• Triển vọng năm 2025: Sự tập trung của Haystack vào các tính năng cấp doanh nghiệp có thể sẽ dẫn đến các khả năng nâng cao trong các lĩnh vực như khả năng mở rộng, bảo mật và giám sát. Dự kiến sẽ có nhiều pipeline được xây dựng sẵn cho các trường hợp sử dụng phổ biến trong ngành và tích hợp sâu hơn nữa với các nền tảng tìm kiếm và phân tích quy mô lớn.

Làn sóng Framework RAG mới: Các Framework mới nổi và chuyên biệt

Nhóm framework tiếp theo này đang vượt qua ranh giới của những gì có thể với RAG, cung cấp các cách tiếp cận sáng tạo và phục vụ các nhu cầu cụ thể.

4. RAGFlow: Framework RAG mã nguồn mở trực quan và thân thiện với người dùng

RAGFlow là một ngôi sao đang lên, nhấn mạnh triết lý "đầu vào chất lượng, đầu ra chất lượng" cho RAG. Nó cung cấp giao diện trực quan, low-code để xây dựng và quản lý các pipeline RAG, giúp tiếp cận được nhiều đối tượng hơn ngoài các nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm.

• Các tính năng chính: Trình chỉnh sửa trực quan dựa trên DAG thân thiện với người dùng, quy trình làm việc RAG tự động và tập trung vào hiểu sâu tài liệu với các tính năng như phân đoạn dựa trên mẫu và kiểm tra trực quan kết quả phân tích cú pháp.
• Triển vọng năm 2025: Thiết kế trực quan và sự tập trung vào chất lượng dữ liệu của RAGFlow định vị nó như một ứng cử viên mạnh mẽ cho các nhóm muốn nhanh chóng tạo mẫu và triển khai các ứng dụng RAG. Chúng ta có thể mong đợi sự mở rộng các định dạng dữ liệu và tích hợp được hỗ trợ, biến nó thành một công cụ linh hoạt hơn nữa.

5. DSPy: Mô hình Lập trình, không phải Gợi ý (Prompting)

DSPy, được phát triển bởi Nhóm NLP Stanford, giới thiệu một mô hình lập trình mới cho RAG, chuyển trọng tâm từ kỹ thuật gợi ý thủ công sang một cách tiếp cận có cấu trúc và lập trình hơn. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa các thành phần của pipeline RAG của họ và sau đó sử dụng một trình tối ưu hóa để tự động tạo và tinh chỉnh các gợi ý.

• Các tính năng chính: Một mô hình lập trình khai báo tách biệt logic của pipeline RAG khỏi các chi tiết cụ thể của gợi ý, một trình tối ưu hóa mạnh mẽ có thể tinh chỉnh gợi ý cho các tác vụ và chỉ số cụ thể, và hỗ trợ nhiều loại LLM và mô hình truy xuất.
• Triển vọng năm 2025: Cách tiếp cận sáng tạo của DSPy có tiềm năng cách mạng hóa cách xây dựng các ứng dụng RAG, làm cho chúng mạnh mẽ hơn, có thể tái tạo và hiệu quả hơn. Dự kiến sẽ có sự chấp nhận rộng rãi hơn và sự phát triển của các trình tối ưu hóa và mô-đun tinh vi hơn.

6. Verba: Chatbot RAG được cung cấp bởi Weaviate

Verba là một ứng dụng RAG mã nguồn mở được xây dựng bởi nhóm phát triển cơ sở dữ liệu vector Weaviate. Nó cung cấp giao diện end-to-end, thân thiện với người dùng để tương tác với dữ liệu của bạn thông qua AI đàm thoại.

• Các tính năng chính: Tích hợp chặt chẽ với khả năng tìm kiếm mạnh mẽ của Weaviate, quy trình thiết lập được đơn giản hóa và tập trung vào việc cung cấp trải nghiệm người dùng trực quan và trau chuốt ngay từ đầu.
• Triển vọng năm 2025: Verba được thiết lập để trở thành giải pháp hàng đầu cho các nhà phát triển muốn nhanh chóng xây dựng một ứng dụng RAG mạnh mẽ và hấp dẫn về mặt hình ảnh trên nền Weaviate. Dự kiến sẽ có các tính năng nâng cao hơn như đa người thuê (multi-tenancy) và các thành phần UI có thể tùy chỉnh.

7. RAGatouille: Sử dụng ColBERT dễ dàng trong bất kỳ pipeline RAG nào

RAGatouille là một thư viện chuyên biệt tập trung vào việc làm cho ColBERT, một mô hình truy xuất tương tác muộn mạnh mẽ, dễ tiếp cận hơn cho các ứng dụng RAG. Nó đơn giản hóa quá trình huấn luyện, lập chỉ mục và sử dụng các mô hình ColBERT, vốn thường có thể vượt trội hơn các phương pháp truy xuất dày đặc tiêu chuẩn.

• Các tính năng chính: Các API dễ sử dụng để tinh chỉnh và triển khai các mô hình ColBERT, lập chỉ mục và truy xuất hiệu quả cho các bộ sưu tập tài liệu lớn và khả năng đạt được hiệu suất truy xuất tiên tiến.
• Triển vọng năm 2025: Khi nhu cầu về truy xuất chính xác và sắc thái hơn tăng lên, sự tập trung của RAGatouille vào các mô hình nâng cao như ColBERT sẽ khiến nó trở thành một công cụ ngày càng quan trọng cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển làm việc trên các hệ thống RAG tiên tiến.

8. Unstructured.io

Mặc dù bản thân Unstructured.io không phải là một framework RAG đầy đủ, nhưng nó là một công cụ không thể thiếu cho bất kỳ triển khai RAG nghiêm túc nào. Nó cung cấp một bộ thư viện mã nguồn mở để phân tích cú pháp và tiền xử lý các tài liệu phức tạp, phi cấu trúc như tệp PDF, tệp HTML và hình ảnh, chuẩn bị chúng để đưa vào cơ sở dữ liệu vector.

• Các tính năng chính: Phân tích cú pháp chất lượng cao cho nhiều loại tài liệu, trích xuất siêu dữ liệu có giá trị và tích hợp liền mạch với các framework RAG phổ biến như LangChain và LlamaIndex.
• Triển vọng năm 2025: Tầm quan trọng của tiền xử lý dữ liệu chất lượng cao trong RAG là không thể phủ nhận. Unstructured.io sẵn sàng trở thành một thành phần thậm chí còn quan trọng hơn của hệ sinh thái RAG, với sự hỗ trợ mở rộng cho nhiều loại tài liệu hơn và khả năng phân tích cú pháp tinh vi hơn.

Các Framework RAG sẵn sàng cho doanh nghiệp

Các framework này được thiết kế riêng cho các trường hợp sử dụng trong doanh nghiệp và lĩnh vực AI agent đang phát triển mạnh mẽ.

9. Cohere Coral: AI đàm thoại cấp doanh nghiệp

Coral của Cohere là một nền tảng AI đàm thoại sử dụng RAG để cung cấp thông tin chính xác và có thể kiểm chứng. Mặc dù Cohere cung cấp các dịch vụ được quản lý, nhưng các công nghệ và khái niệm cơ bản của nó đang ảnh hưởng đến bối cảnh mã nguồn mở.

• Các tính năng chính: Tập trung vào bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu cấp doanh nghiệp, khả năng truy xuất và tóm tắt mạnh mẽ, và khả năng căn cứ phản hồi vào các tài liệu và nguồn cụ thể.
• Triển vọng năm 2025: Mặc dù Coral là một sản phẩm thương mại, nhưng các thành phần mã nguồn mở và nghiên cứu từ Cohere sẽ tiếp tục có ảnh hưởng lớn. Dự kiến sẽ có nhiều framework mã nguồn mở áp dụng các nguyên tắc tương tự về khả năng kiểm chứng và sẵn sàng cho doanh nghiệp.

10. LLMWare: Giải pháp RAG riêng tư và bảo mật

LLMWare là một framework được thiết kế để xây dựng các ứng dụng RAG cấp doanh nghiệp với sự tập trung vào quyền riêng tư và bảo mật. Nó cho phép sử dụng các LLM nhỏ hơn, chuyên biệt và được lưu trữ riêng, giúp các tổ chức kiểm soát dữ liệu của họ tốt hơn.

• Các tính năng chính: Một kiến trúc mô-đun hỗ trợ nhiều loại LLM và cơ sở dữ liệu vector, các công cụ để tinh chỉnh mô hình trên dữ liệu riêng tư và tập trung vào việc triển khai hệ thống RAG trong môi trường bảo mật, tại chỗ.
• Triển vọng năm 2025: Khi các quy định về quyền riêng tư dữ liệu trở nên nghiêm ngặt hơn, nhu cầu về các framework như LLMWare ưu tiên bảo mật và triển khai riêng tư chắc chắn sẽ tăng lên.

11. Flowise: Ứng cử viên No-Code/Low-Code trực quan

Flowise là một công cụ dựa trên UI mã nguồn mở cho phép bạn xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh được cung cấp bởi LLM với giao diện kéo và thả. Đây là một lựa chọn tuyệt vời để tạo mẫu nhanh và cho các nhóm có trình độ kỹ thuật khác nhau.

• Các tính năng chính: Trình chỉnh sửa trực quan, dựa trên nút để tạo các pipeline RAG, nhiều loại tích hợp được xây dựng sẵn và khả năng nhanh chóng triển khai các ứng dụng dưới dạng API.
• Triển vọng năm 2025: Xu hướng phát triển low-code và no-code rất mạnh mẽ, và Flowise có vị trí tốt để tận dụng điều này. Dự kiến sẽ có nhiều tính năng nâng cao hơn và một cộng đồng người dùng và đóng góp ngày càng phát triển.

12. AutoGen: Bậc thầy Đa tác tử (Multi-Agent)

AutoGen, một framework từ Microsoft Research, cho phép phát triển các ứng dụng LLM sử dụng nhiều tác tử cộng tác. Điều này làm cho nó đặc biệt phù hợp để xây dựng các hệ thống RAG tinh vi, nơi các tác tử khác nhau có thể chịu trách nhiệm về các khía cạnh khác nhau của quá trình truy xuất và tạo sinh.

• Các tính năng chính: Một kiến trúc dựa trên tác tử linh hoạt và có thể mở rộng, hỗ trợ cả quy trình làm việc tự động và có sự tham gia của con người, và khả năng tạo ra các ứng dụng đàm thoại phức tạp và năng động.
• Triển vọng năm 2025: Tương lai của AI có khả năng là đa tác tử, và AutoGen đang đi đầu trong xu hướng này. Dự kiến sẽ có nhiều mẫu RAG nâng cao hơn xuất hiện, tận dụng sức mạnh của các tác tử cộng tác.

Các Framework RAG Chuyên biệt Tốt nhất

Các framework này đang tạo dựng không gian độc đáo riêng của mình trong bối cảnh RAG.

Tất nhiên. Dưới đây là các phần được viết lại cho Marten, Cheshire Cat AI và phần thay thế cho Mendable, hoàn chỉnh với mô tả cập nhật và liên kết chính thức của chúng.

Để duy trì tính toàn vẹn của danh sách "mã nguồn mở", Mendable, vốn chủ yếu là một sản phẩm thương mại, đã được thay thế bằng RAGAs, một framework đánh giá RAG mã nguồn mở hàng đầu.

13. Marten: Cường quốc Dữ liệu .NET

Đối với các nhà phát triển gắn bó với hệ sinh thái .NET, Marten cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng chuyên sâu về dữ liệu, bao gồm cả các hệ thống RAG tinh vi. Nó khéo léo biến PostgreSQL thành một cơ sở dữ liệu tài liệu và kho sự kiện đầy đủ chức năng, cho phép các nhà phát triển .NET làm việc với các đối tượng và sự kiện một cách tự nhiên mà không cần rời khỏi môi trường ưa thích của họ. Hỗ trợ JSONB mạnh mẽ của nó là lý tưởng để lưu trữ và lập chỉ mục văn bản phi cấu trúc và nhúng vector, vốn là cốt lõi của RAG. Bạn có thể khám phá thêm các khả năng của nó tại trang web chính thức của Marten.

• Các tính năng chính: Tích hợp sâu với .NET, đảm bảo giao dịch cho tính nhất quán dữ liệu và khả năng tận dụng khả năng lập chỉ mục và tìm kiếm toàn văn trưởng thành của PostgreSQL cho các tác vụ truy xuất.
• Triển vọng năm 2025: Khi việc áp dụng RAG mở rộng ra ngoài hệ sinh thái Python, các giải pháp như Marten cung cấp hiệu suất và công cụ gốc ngôn ngữ sẽ rất quan trọng để cho phép một cộng đồng nhà phát triển rộng lớn hơn xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ.

14. Cheshire Cat AI: Framework Tác tử có thể tùy chỉnh

Cheshire Cat AI là một framework mã nguồn mở, sẵn sàng cho sản xuất, được thiết kế để tạo ra các tác tử AI đàm thoại có khả năng tùy chỉnh cao. Triết lý của nó tập trung vào kiến trúc plugin có thể mở rộng, cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp nhiều LLM, kho lưu trữ vector và công cụ tùy chỉnh khác nhau để định hình hành vi của tác tử. Điều này làm cho nó trở thành một nền tảng linh hoạt để tạo mẫu và triển khai các ứng dụng RAG, nơi các chức năng cụ thể, được kết nối theo chuỗi là cần thiết cho việc truy xuất và suy luận. Tìm hiểu thêm về kiến trúc của nó trên trang GitHub của Cheshire Cat AI.

• Các tính năng chính: Thiết kế dựa trên plugin để linh hoạt tối đa, hỗ trợ tích hợp sẵn cho quản lý bộ nhớ và ngữ cảnh đàm thoại, và một thư viện ngày càng phát triển các tiện ích mở rộng do cộng đồng đóng góp.
• Triển vọng năm 2025: Bản chất dễ thích ứng của framework làm cho nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ để xây dựng các tác tử RAG chuyên biệt có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, nhiều bước. Dự kiến hệ sinh thái plugin của nó sẽ phát triển, cung cấp nhiều tích hợp và khả năng sẵn có hơn nữa.

15. RAGAs: Chuyên gia Đánh giá RAG

Sau khi một pipeline RAG được xây dựng, làm thế nào để bạn biết liệu nó có thực sự hiệu quả không? RAGAs là một framework mã nguồn mở chuyên dụng được thiết kế đặc biệt để trả lời câu hỏi đó. Nó cung cấp một bộ chỉ số để đánh giá các pipeline RAG dựa trên chất lượng truy xuất và tạo sinh của chúng, mà không cần dựa vào các nhãn ground truth được chú thích thủ công. Điều này cho phép giám sát và cải thiện liên tục các hệ thống RAG bằng cách đánh giá các khía cạnh chính như tính trung thực (faithfulness), tính liên quan của câu trả lời (answer relevancy) và độ chính xác của ngữ cảnh (context precision). Bạn có thể tìm thấy framework và tài liệu của nó trên trang web chính thức của RAGAs.

• Các tính năng chính: Một tập hợp các chỉ số đánh giá không cần tham chiếu (reference-free), khả năng phân tích hiệu suất của từng thành phần truy xuất và tạo sinh, và tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc CI/CD để kiểm thử tự động.
• Triển vọng năm 2025: Khi RAG chuyển từ thử nghiệm sang sản xuất, việc đánh giá mạnh mẽ không còn là một điều xa xỉ mà là một điều cần thiết. Các framework như RAGAs sẽ trở thành một phần không thể thiếu của bộ công cụ MLOps cho các ứng dụng LLM, đảm bảo rằng các hệ thống RAG không chỉ hoạt động mà còn đáng tin cậy và đáng tin cậy.

Kết luận: Một Hệ sinh thái Phát triển mạnh và Đa dạng

Bức tranh RAG mã nguồn mở vào năm 2025 là minh chứng cho tốc độ đổi mới nhanh chóng trong lĩnh vực AI tạo sinh. Từ các framework trưởng thành, toàn diện như LangChain và LlamaIndex đến các công cụ chuyên biệt như RAGatouille và các mô hình lập trình sáng tạo như DSPy, các nhà phát triển có một loạt các lựa chọn chưa từng có để xây dựng thế hệ ứng dụng thông minh tiếp theo. Việc lựa chọn framework cuối cùng sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án, chuyên môn của nhóm và mức độ kiểm soát và tùy chỉnh mong muốn. Một điều chắc chắn: tương lai của AI không chỉ là tạo ra văn bản; đó là về việc tạo ra sự hiểu biết có căn cứ, chính xác và nhận biết ngữ cảnh về thế giới, và các framework RAG mã nguồn mở này đang dẫn đầu cuộc cách mạng.