三款顶级开源RAG (检索增强生成)工具:Verba、Unstructured 和 Neum
概述
随着企业对话式数据处理需求的提升,面临的挑战是数据隐私性和缺乏企业级解决方案。虽然类似LangChain能在短时间内构建RAG应用,但忽视了文档解析、多来源数据ETL、批量处理、访问控制等问题。此文评估了三款开源RAG工具的潜力,专为生产环境设计。
Verba:理想的RAG选择
- Weaviate提供的Verba项目强调易用性,是RAG应用而非框架。
- 提供与多种嵌入模块的集成,如GPT3/4和Cohere。
- 支持PDF和纯文本等多种文件格式的解析。
- 提供快速入门和Docker部署选项。
Unstructured:专注数据ETL的RAG框架
- 专注于统一和转换不同数据格式以适配向量数据库和LLM框架。
- 提供多种文件类型支持和20多种数据源。
- 基于文档模型的元素转换和优化。
快速开始指南:
- 使用pip安装客户端。
- 注册API密钥或使用Docker自主托管API。
Neum:管道式的RAG框架
- Meruem新推出的RAG平台强调源、连接器和终点等清晰定义。
- 关注大规模数据摄取问题,支持语义分块(LLM定义的分块策略)。
- 提供无代码管线构建器,并有清晰语法的Pipeline配置。
快速开始指南:
- 安装neumai后,按照指南创建第一个Pipeline。
- 预期未来会增加Docker支持和更完善的文档。
展望
- Verba、Unstructured和Neum可结合使用,构建接近完整的生产就绪型RAG应用。
- 相关工具的交叉整合将驱动开源RAG工具的持续发展。
小结
开源社区正在积极推进RAG工具的发展,提供企业级的数据处理解决方案。不论是Verba提供的用户界面,还是Unstructured和Neum的文档处理与管线代码,都预示了RAG技术的光明未来。