Jakie frameworki są używane do budowy RAG?

Aby zbudować Retrieval-Augmented Generation (RAG), używa się kilku popularnych frameworków i bibliotek, które pomagają zintegrować wyszukiwanie w bazie wiedzy z generowaniem tekstu. Wśród nich:

• Hugging Face Transformers — zapewnia modele do generowania tekstu i narzędzia do integracji z zewnętrznymi źródłami danych.
• FAISS (Facebook AI Similarity Search) — biblioteka do efektywnego wyszukiwania w reprezentacjach wektorowych dokumentów.
• Haystack — framework do budowania systemów wyszukiwania i systemów pytanie-odpowiedź, obsługuje podejście RAG.
• LangChain — biblioteka do tworzenia łańcuchów przetwarzania danych z LLM, w tym RAG.

Zazwyczaj RAG opiera się na połączeniu modeli generacji (np. GPT, BART) i systemów wyszukiwania na indeksach dokumentów, realizowanych za pomocą tych frameworków.