一文全面剖析面向生产场景的开源 RAG 技术栈 原创

要搭建 “生产级” 的检索增强生成（RAG）系统，你需要按按照“分层思维”的设计，每一层都对应解决一个具体问题，从数据的 “接入” 到用户与应用的 “交互”，形成完整闭环。

下面我们详细拆解生产级 RAG 系统的核心技术层及对应工具：

1. 前端框架（Frontend frameworks）

这是用户与系统交互的 “入口”，用于搭建简洁易用的界面（UI），常用工具包括 NextJS、Streamlit、VueJS 等。

2. LLM 编排框架（LLM frameworks for orchestration）

负责连接模型、工具与工作流程，起到 “协调中枢” 的作用，代表工具有 LangChain、CrewAI、LlamaIndex、Haystack、Semantic Kernel。

3. 大语言模型（LLMs）

相当于系统的 “大脑” 或 “推理引擎”。开源模型在此提供了更高的灵活性，可选包括 Llama、Mistral、Gemma、DeepSeek、Qwen、Phi-2 等。

4. 检索与排序（Retrieval & Ranking）

大语言模型的输出质量，完全取决于你提供的 “上下文质量”，同时还需保证极低的响应延迟。

• 检索工具（比如：FAISS、Milvus、Weaviate）：帮你精准提取所需的 “数据片段”；
• 排序工具（比如：JinaAI 的重排模型）：进一步优化结果的相关性。

5. 向量数据库（Vector databases）

用于存储 “向量嵌入”（数据的数值化表示），支持大规模场景下的快速相似性检索，常用工具包括 Milvus、Chroma、Weaviate、pgVector。

6. 嵌入模型（Embedding models）

向量数据库中存储的 “向量嵌入”，正是由这类模型生成。它们能将原始文本转换成捕捉语义相似性的 “数值列表”，可选工具包括：

• SentenceTransformers、HuggingFace Transformers、JinaAI、Nomic 等（均为开源）；
• MongoDB 的 voyage-context-3（非开源，但实测性能极佳，其 512 维二进制量化嵌入，效果优于 OpenAI v3 large 模型的 3072 维 ​float32 嵌入）。

7. 数据接入与处理（Ingest & data processing）

负责将数据 “接入” 到工作流程中，常用工具包括 Kubeflow、Airflow、LangChain 加载器（LangChain loaders）、Haystack 流水线（Haystack pipelines）。

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• RAG 基础原理
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• RAG 效果评估
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• RAG 性能优化
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• 多模态 RAG（支持文本、图片等多种数据类型）
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• 图结构 RAG（Graph RAG）
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• 基于 ColBERT 的多向量检索
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• 基于 ColPali 的复杂真实文档 RAG（处理带表格、图表的文档等）
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好了，这就是我今天想分享的内容。

本文转载自​​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐