Какие фреймворки используются для построения RAG?

Для построения Retrieval-Augmented Generation (RAG) используются несколько популярных фреймворков и библиотек, которые помогают интегрировать поиск по базе знаний с генерацией текста. Среди них:

• Hugging Face Transformers — предоставляет модели для генерации текста и инструменты для интеграции с внешними источниками данных.
• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — библиотека для эффективного поиска по векторным представлениям документов.
• Haystack — фреймворк для построения систем поиска и вопросно-ответных систем, поддерживает RAG-подход.
• LangChain — библиотека для создания цепочек обработки данных с LLM, включая RAG.

Обычно RAG строится на сочетании моделей генерации (например, GPT, BART) и систем поиска по индексам документов, реализованных с помощью этих фреймворков.