RAG 開發者棧軟件介紹

檢索增強生成（RAG）開發者棧是一個專為提升 AI 驅動應用設計的綜合工具和技術生態系統。以下是按大語言模型（LLMs）、框架、向量數據庫、數據提取、開放 LLMs、文本嵌入和評估分類的關鍵軟件概覽。

大語言模型 (LLMs)

• Llama 3.3：一款高效且多功能的開源模型，適合自然語言任務。
• Claude：由 Anthropic 開發，擅長對話 AI，注重安全性和可解釋性。
• OpenAI：LLM 開發的先驅，提供如 GPT 等強大的模型，適用於廣泛應用場景。
• Gemini：Google 推出的 LLM，整合多模態功能，適應多樣化使用案例。
• Mistral：以輕量和高性能語言模型著稱。
• DeepSeek：優化用於深入研究和處理複雜查詢的模型。

框架

• LangChain：簡化 LLM 與外部數據源及記憶整合的框架。
• Haystack：開源 NLP 框架，專為構建可搜索的問答系統。
• Depf：專注於性能的 AI 模型開發與部署工具。

向量數據庫

• Pinecone：專為相似性搜索和 AI 應用設計的託管向量數據庫。
• Qdrant：開源向量搜索引擎，具有高可擴展性和易用性。
• Cohere：提供針對自然語言處理任務的向量搜索功能。

數據提取

• CrawAI：用於網絡爬取和數據提取的工具，供 RAG 系統使用。
• ScrapeGraphAI：結合網絡抓取與 AI，高效提取結構化數據。

開放 LLMs

• Face：由社區驅動開發的開源 LLM。
• Ollama：一個簡單運行開源 LLM 的本地平台。
• GROQ：以速度和處理大語言任務的效率著稱。
• Llama Parse：用於 Llama 模型的解析工具，處理多樣化文本輸入。
• Together：一個協作平台，供開發和共享開源 LLM。

文本嵌入

• Giskard：提供生成和評估文本嵌入的工具，提升模型性能。
• Voyage：專注於為語義搜索創建高質量嵌入。
• trulens：提供文本嵌入模型的評估和調試工具。
• Cohere：還提供嵌入服務，增強文本相似性任務。

評估

• 沒有列出具體的評估工具，但該棧依賴上述組件來評估和改進 RAG 性能。

這個棧通過利用針對開發過程不同方面的多樣化工具，賦予開發者構建複雜 RAG 應用的能力。