¿Qué frameworks se utilizan para construir RAG?

Para construir Retrieval-Augmented Generation (RAG), se utilizan varios marcos y bibliotecas populares que ayudan a integrar la búsqueda en la base de conocimientos con la generación de texto. Entre ellos:

• Hugging Face Transformers — proporciona modelos para la generación de texto y herramientas para integrarse con fuentes de datos externas.
• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — biblioteca para búsquedas eficientes en representaciones vectoriales de documentos.
• Haystack — marco para construir sistemas de búsqueda y sistemas de preguntas y respuestas, soporta el enfoque RAG.
• LangChain — biblioteca para crear cadenas de procesamiento de datos con LLM, incluyendo RAG.

Normalmente, RAG se construye combinando modelos de generación (por ejemplo, GPT, BART) y sistemas de búsqueda por índices de documentos, implementados con estos marcos.