Estruturas RAG que você deve conhecer: Ferramentas de código aberto para IA mais inteligente

A geração aumentada por recuperação (RAG) está se tornando rapidamente uma das evoluções mais práticas no uso de grandes modelos de linguagem. Não se trata de um novo modelo ou de um substituto para os LLMs; em vez disso, é um sistema inovador que os ajuda a raciocinar com fatos extraídos de fontes de dados reais. Em sua essência, o RAG resolve alguns dos maiores desafios da IA generativa: alucinações, memória limitada e conhecimento desatualizado. A combinação da recuperação e da geração em um único pipeline permite que os modelos fundamentem suas respostas em um contexto atual e relevante, geralmente específico de um negócio ou domínio.

Essa mudança é mais importante do que nunca. Em ambientes corporativos, espera-se que os LLMs respondam com precisão e explicação. Os desenvolvedores querem resultados que reflitam a documentação do produto, wikis internos ou tíquetes de suporte, e não conhecimento genérico da Web. O RAG torna isso possível.

Este guia explica como a estrutura RAG funciona, onde ela se encaixa em sua pilha de IA e como usá-la com ferramentas e dados fundamentais.

O que é uma estrutura RAG?

RAG significa Retrieve, Augment, Generate (Recuperar, Aumentar, Gerar). É inteligente dar aos modelos de linguagem grandes (LLMs) acesso ao conhecimento externo sem precisar treiná-los novamente.

A ideia é a seguinte: quando um usuário faz uma pergunta, em vez de lançá-la diretamente no modelo e esperar uma boa resposta, o RAG primeiro recupera informações relevantes de uma base de conhecimento. Em seguida, ele aumenta o prompt original com esse contexto extra. Por fim, o LLM gera uma resposta usando a pergunta e as informações adicionadas.

Essa abordagem ajuda a solucionar as principais limitações do LLM, como alucinações, memória curta (janelas de contexto) e interrupções de conhecimento, inserindo dados reais, atuais e relevantes em tempo real.

Por que usar uma estrutura RAG?

Os LLMs autônomos são impressionantes, mas têm pontos cegos. Eles têm alucinações, esquecem coisas e não sabem nada mais recente do que sua última corrida de treinamento. O RAG muda isso. Ao combinar LLMs com recuperação em tempo real, você obtém:

• Precisão dos fatos: As respostas são baseadas em seus dados reais, não em suposições.
• Relevância do domínio: Você pode injetar conhecimento interno ou de nicho.
• Não é necessário retreinamento: Basta atualizar sua base de conhecimento - não é necessário um ajuste fino. necessário.
• Escalabilidade: Excelente para chatbots, ferramentas de pesquisa, assistentes de suporte e muito mais.

Em resumo, o RAG permite que você crie sistemas de IA mais inteligentes e confiáveis com muito menos esforço.

As melhores estruturas RAG de código aberto

O ecossistema RAG está crescendo rapidamente, com dezenas de projetos de código aberto que ajudam os desenvolvedores a criar aplicativos mais inteligentes e com aumento de recuperação. Não importa se você está procurando algo conectável e direto ou um pipeline de pilha completa com componentes personalizáveis, provavelmente há uma ferramenta para você.

A seguir, analisaremos as principais estruturas RAG de código aberto. Cada entrada destaca a tração no GitHub, o estilo de implantação, os pontos fortes exclusivos, os principais casos de uso e um visual para que você tenha uma ideia rápida do projeto.

1. Palheiro

O Haystack é uma estrutura robusta e modular projetada para criar sistemas de PNL prontos para produção. Ele oferece suporte a vários componentes, como recuperadores, leitores e geradores, permitindo uma integração perfeita com ferramentas como Elasticsearch e Hugging Face Transformers.

• GitHub estrelas: ~13.5k
• Implantação: Docker, Kubernetes, espaços para Hugging Face
• Recursos de destaque: Componentes modulares, forte integração com o Hugging Face, suporte multilíngue
• Casos de uso: Sistemas de controle de qualidade de nível empresarial, chatbots, pesquisa de documentos internos(TrueFoundry, Anyscale, LobeHub)

2. LlamaIndex

O LlamaIndex é uma estrutura de dados que conecta fontes de dados personalizadas a grandes modelos de linguagem. Ele simplifica o processo de indexação e consulta de dados, facilitando a criação de aplicativos que exigem respostas com reconhecimento de contexto.

• GitHub estrelas: ~13k
• Implantação: Baseado em Python, é executado em qualquer lugar com dados de arquivos ou da Web
• Recursos de destaque: Abstrações simples para indexação, recuperação e roteamento
• Casos de uso: Assistentes pessoais, bots de conhecimento, demonstrações de RAG (GitHub)

3. LangChain

O LangChain é uma estrutura abrangente que permite aos desenvolvedores criar aplicativos com base em modelos de linguagem. Ele oferece ferramentas para que você possa unir diferentes componentes, como modelos de prompt, memória e agentes, para criar fluxos de trabalho complexos.

• GitHub estrelas: ~72k
• Implantação: Python, JavaScript, suportado em todas as principais nuvens
• Recursos de destaque: Encadeamento de ferramentas, agentes, modelos de prompt, muitas integrações
• Casos de uso: Aplicativos LLM de ponta a ponta, agentes de dados, fluxos de bate-papo dinâmicos

4. RAGFlow

O RAGFlow é um mecanismo de código aberto voltado para a compreensão profunda de documentos. Ele fornece um fluxo de trabalho simplificado para que as empresas implementem sistemas RAG, enfatizando respostas verdadeiras a perguntas apoiadas por citações de formatos de dados complexos.

• GitHub estrelas: ~1.1k
• Implantação: Docker; suporta microsserviços baseados em FastAPI
• Recursos de destaque: Visualizador de pedaços, integração com o Weaviate, configurações flexíveis
• Casos de uso: Back-ends RAG leves, protótipo corporativopes(jina.ai)

5. txtAI

O txtAI é uma estrutura de IA completa que combina pesquisa semântica com recursos de RAG. Ele permite a criação de aplicativos que pesquisam, indexam e recuperam informações com eficiência, oferecendo suporte a vários tipos e formatos de dados.

• Estrelas do GitHub: ~3.9k
• Implantação: Baseado em Python; é executado com apenas algumas linhas de código.
• Recursos de destaque: Extremamente leve, modo off-line, suporte para pontuação/classificação
• Casos de uso: Mecanismos de pesquisa baseados em incorporação, chat-with-PDFs, metadata Q&A(Introdução | LangChain, GitHub, GitHub)

6. Cognição

O Cognita é uma estrutura RAG modular projetada para facilitar a personalização e a implementação. Ele oferece uma interface de front-end para que você possa experimentar diferentes configurações do RAG, tornando-o adequado para ambientes de desenvolvimento e produção.

• Estrelas do GitHub: Notável
• Implantação: Integrações Docker + TrueFoundry
• Recursos de destaque: Orientado por API, pronto para a interface do usuário, fácil de dimensionar
• Casos de uso: Assistentes de IA voltados para empresas, dadoschatbots apoiados por IA(TrueFoundry, LlamaIndex)

7. LLMWare

O LLMWare oferece uma estrutura unificada para a criação de aplicativos RAG de nível empresarial. Ele enfatiza o uso de modelos pequenos e especializados que podem ser implantados de forma privada, garantindo a segurança e a conformidade dos dados.

• GitHub estrelas: ~2.5k
• Implantação: Ferramenta CLI, APIs, modelos de projeto personalizáveis
• Recursos de destaque: Pipelines sem código, ferramentas de análise de documentos
• Casos de uso: Agentes de documentos, conhecimento comosistants(LinkedIn)

8. TEMPESTADE

O STORM é um assistente de pesquisa que amplia o conceito de RAG orientado por contornos. Ele se concentra na geração de artigos abrangentes, sintetizando informações de várias fontes, o que o torna ideal para tarefas de criação de conteúdo.

• Estrelas do GitHub: Nicho
• Implantação: Instalação do código-fonte
• Recursos de destaque: Mecanismo de raciocínio Co-STORM, exploração baseada em gráficos
• Casos de uso: Configurações RAG personalizadas, pesquisa de controle de qualidade pipelines(GitHub)

9. R2R

O R2R (Reason to Retrieve) é um sistema avançado de recuperação de IA que oferece suporte ao RAG com recursos prontos para produção. Ele oferece ingestão de conteúdo multimodal, pesquisa híbrida e integração de gráficos de conhecimento, atendendo a necessidades empresariais complexas.

• Estrelas do GitHub: Nicho
• Implantação: API REST, compatível com pesquisa híbrida e de gráficos
• Recursos de destaque: RAG multimodal, validação de documentos
• Casos de uso: Ferramentas de pesquisa de IA, idade acadêmicants(YouTube, Open Source For You, Weaviate Newsletter)

10. EmbedChain

EmbedChain é uma biblioteca Python que simplifica a criação e a implantação de aplicativos de IA usando modelos RAG. Ele suporta vários tipos de dados, incluindo PDFs, imagens e páginas da Web, o que o torna versátil para diferentes casos de uso.

• Estrelas do GitHub: ~3.5k
• Implantação: Python lib, também disponível como um SaaS hospedado
• Recursos de destaque: Configuração de aplicativo de comando único, API em primeiro lugar
• Casos de uso: Prototipagem rápida, criação de bots de conhecimento para um domíniony(LLMWare AI for Complex Enterprises)

11. RAGatouille

O RAGatouille integra métodos avançados de recuperação, como o ColBERT, aos pipelines do RAG. Ele permite a experimentação modular com diferentes técnicas de recuperação, aprimorando a flexibilidade e o desempenho dos sistemas RAG.

• Estrelas do GitHub: Nicho, mas em crescimento
• Implantação: Pacote Python
• Recursos de destaque: Experimentação de recuperação, entradas modulares
• Casos de uso: Avaliação de técnicas de recuperação em pipelines RAG

12. Verba

O Verba é um assistente pessoal personalizável que utiliza o RAG para consultar e interagir com os dados. Ele se integra ao banco de dados com reconhecimento de contexto da Weaviate, permitindo a recuperação e a interação eficientes de informações.

• Estrelas do GitHub: Modesto
• Implantação: Suporte local e em nuvem
• Recursos de destaque: Memória contextual, Q&A de dados pessoais
• Casos de uso: Crie seu próprio assistente, exploração de dadosation(LinkedIn, Brandfetch)

13. Jina AI

A Jina AI oferece ferramentas para a criação de aplicativos de IA multimodais com opções de implementação dimensionáveis. Ele oferece suporte a vários protocolos de comunicação, o que o torna adequado para desenvolvedores que desejam criar e dimensionar serviços de IA.

• Estrelas do GitHub: ~18k (organização principal)
• Implantação: Docker, APIs REST/gRPC/WebSocket
• Recursos de destaque: Pipelines multimodais, pesquisa híbrida
• Casos de uso: Aplicativos de nível empresarial que combinam texto, imagem ou vídeo

14. Neurite

Neurite é uma estrutura RAG emergente que simplifica a criação de aplicativos com tecnologia de IA. Sua ênfase na experiência do desenvolvedor e na prototipagem rápida o torna uma opção atraente para a experimentação.

• Estrelas do GitHub: Pequeno, mas promissor
• Implantação: Configuração da fonte
• Recursos de destaque: Fusão neural-simbólica
• Casos de uso: Experimentos de pesquisa de IA, protótiposystems(GitHub, Hugging Face, GitHub)

15. LLM-App

O LLM-App é uma estrutura para a criação de aplicativos alimentados por grandes modelos de linguagem. Ele fornece modelos e ferramentas para otimizar o processo de desenvolvimento, facilitando a integração dos recursos do RAG em vários aplicativos.

• Estrelas do GitHub: Emergente
• Implantação: Ferramentas de CLI e implantação baseadas em Git
• Recursos de destaque: Modelos iniciais de aplicativos, prontos para OpenAI
• Casos de uso: Projetos pessoais de RAG, ferramentas de hackathon

Cada estrutura oferece recursos exclusivos adaptados a diferentes casos de uso e preferências de implementação. Dependendo dos seus requisitos específicos, da facilidade de implementação, da personalização ou dos recursos de integração, você pode escolher a estrutura que melhor se alinha aos objetivos do seu projeto.

Escolhendo a estrutura RAG correta

A seleção da estrutura RAG apropriada depende das suas necessidades específicas: análise de documentos legais, pesquisa acadêmica ou desenvolvimento local leve.    Use esta tabela para comparar rapidamente as estruturas RAG populares de código aberto com base em como elas são implantadas, quão personalizáveis são, seu suporte para recuperação avançada, recursos de integração e para que cada ferramenta é melhor usada.    

Armadilhas comuns na implementação do RAG

Os sistemas RAG podem ser robustos, mas também possuem bordas afiadas. Se você não tomar cuidado, as respostas do seu modelo podem acabar sendo piores do que se você não tivesse usado nenhuma recuperação. Aqui estão quatro problemas comuns que você deve evitar e o que fazer em vez disso.

1. Indexação de muito lixo

Nem tudo precisa ser colocado em sua loja de vetores. Você pode achar que todos os documentos, publicações em blogs ou conversas por e-mail são completos, mas isso apenas polui sua pesquisa. O retriever puxa o contexto de baixo valor, que o modelo deve classificar (geralmente mal utilizado). Em vez disso, seja seletivo. Somente indexar conteúdo preciso, bem escrito e útil. Limpe tudo antes de você armazenar.

2. Ignorar limites de token

Os LLMs têm memória curta. Algo será cortado se o seu prompt, mais todos os blocos recuperados, exceder o limite de tokens do modelo. Esse "algo" pode ser a parte que importa. Em vez disso, mantenha os prompts apertados. Limitar o número de blocos recuperados ou resumi-los antes de enviá-los ao modelo.

3. Otimização para recuperação, não para precisão

É tentador obter mais documentos para garantir que você "cubra tudo". Porém, se os resultados extras estiverem pouco relacionados, você encherá o prompt com coisas sem importância. O modelo fica distraído ou, pior, confuso. Em vez disso, busque alta precisão. Algumas partes altamente relevantes são melhores do que uma longa lista de partidas fracas.

4. Voando às cegas sem registros

Quando o modelo dá uma resposta ruim, você sabe por quê? Você está depurando no escuro se não estiver registrando a consulta, os documentos recuperados e o prompt final. Em vez disso, registre o fluxo completo do RAG. Isso inclui a entrada do usuário, o conteúdo recuperado, o que foi enviado ao modelo e a resposta do modelo.

Conclusão

O RAG não é uma solução mágica para tudo, mas, quando usado corretamente, é uma das maneiras mais eficazes de tornar os LLMs mais inovadores, práticos e fundamentados nos dados que são importantes para a sua empresa.

O segredo é saber com o que você está trabalhando. Escolher a estrutura certa é parte disso, mas o sucesso se resume a quão bem você entende seus dados e quão cuidadosamente você ajusta seu pipeline de recuperação. A regra "lixo entra, lixo sai" ainda se aplica, especialmente quando você está criando sistemas que geram linguagem, não apenas recuperam fatos.

Faça a indexação correta, observe o uso de tokens e monitore o fluxo de ponta a ponta. Quando todas essas peças se encaixam, o RAG pode transformar seus aplicativos de IA de impressionantes em genuinamente úteis.