2026 年最佳开源 RAG 框架

2026年最佳开源 RAG 框架指南

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为构建 AI 应用的标准方法，适用于需要根据自有数据（文档、数据库、知识库等）回答问题的场景。与微调（Fine-tuning）模型（昂贵、缓慢且缺乏灵活性）不同，RAG 在查询时检索相关信息，并将其作为上下文输入给 LLM。

本指南对比了 2026 年市面上最优秀的开源 RAG 框架，涵盖了它们的优势、劣势和理想的应用场景。

什么是 RAG 以及它为什么重要？

RAG 的工作流程分为三步：

索引 (Index)：将文档切分为块（Chunks），生成向量嵌入（Embeddings），并存储在向量数据库中。
检索 (Retrieve)：当用户提出问题时，将查询转化为向量，并找到最相似的文档块。
生成 (Generate)：将检索到的块作为上下文传递给 LLM，后者生成基于你自有数据的回答。

用户问题
    |
    v
[查询嵌入] -> [向量搜索] -> [Top-K 文本块]
    |                          |
    v                          v
              [LLM + 上下文] -> 回答

为什么不直接使用超长上下文窗口？

像 Gemini 2.5 Pro 这样的模型支持 100万+ token 的上下文窗口。为什么不直接把所有文档扔进去？原因有三：

维度	长上下文窗口	RAG
成本	昂贵（每次查询都要为所有 token 付费）	便宜（仅检索相关块）
准确性	上下文越多准确性越下降（“迷失在中间”）	高（聚焦且相关的上下文）
延迟	慢（处理数百万 token）	快（每次查询仅处理小段上下文）
数据实时性	每次必须重新提交	一次索引，多次查询
规模	受限于上下文窗口	可扩展至数百万文档

框架对比一览

框架	语言	GitHub Stars	最佳用途	学习曲线
LangChain	Python, JS/TS	100K+	通用构建、灵活的工作流	中-高
LlamaIndex	Python, JS/TS	38K+	以数据为中心的 RAG、结构化查询	中
Haystack	Python	18K+	生产级工作流、企业级	中
RAGFlow	Python	25K+	文档密集型 RAG（带 OCR）	低-中
Dify	Python	55K+	无代码/低代码 RAG 应用	低
Verba	Python	6K+	Weaviate 原生语义搜索	低
Canopy	Python	3K+	Pinecone 原生 RAG	低
R2R (SciPhi)	Python	4K+	生产就绪的 RAG 服务器	中

1. LangChain

LangChain 是构建 LLM 应用（包括 RAG 工作流）最流行、最全面的框架。

核心特性

庞大的生态系统集成（150+ 向量库、80+ LLM 供应商、50+ 文档加载器）
用于构建复杂 Agent 工作流的 LangGraph
用于观测、追踪和评估的 LangSmith
用于组合链的 LCEL（LangChain 表达式语言）
同时支持 Python 和 TypeScript SDK

RAG 基础示例

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 1. 加载并切分文档
loader = PyPDFLoader("company_handbook.pdf")
docs = loader.load()
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = splitter.split_documents(docs)

# 2. 创建向量库
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})

# 3. 构建 RAG 链
template = """Answer based on the following context:

{context}

Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
)

# 4. 查询
answer = chain.invoke("What is the PTO policy?")
print(answer.content)

优缺点

优点	缺点
最大的生态系统和社区	抽象层级可能过高
极其灵活	API 经常变动
支持任何 LLM/向量库	初学者学习曲线陡峭
LangSmith 方便调试	依赖树臃肿

最佳用途

需要最高灵活性、广泛集成，并构建复杂多步工作流或 Agent 的团队。

2. LlamaIndex

LlamaIndex（原 GPT Index）专为将 LLM 连接到数据而设计。它在结构化数据查询方面表现出色，并提供比 LangChain 更有针对性的抽象。

核心特性

为数据检索和索引量身定制
高级查询引擎（子问题、递归、多文档）
结构化输出和 SQL 查询生成
用于文档解析（PDF、表格、图表）的 LlamaParse
用于托管索引的 LlamaCloud

RAG 基础示例

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# 1. 加载文档
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# 2. 构建索引（嵌入 + 向量存储一步到位）
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 3. 查询
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What is the PTO policy?")
print(response)

高级用法：子问题查询引擎

LlamaIndex 可以将复杂查询分解为子问题：

from llama_index.core.query_engine import SubQuestionQueryEngine
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool, ToolMetadata

# 从多个索引创建工具
tools = [
    QueryEngineTool(
        query_engine=hr_index.as_query_engine(),
        metadata=ToolMetadata(name="hr_docs", description="HR policies")
    ),
    QueryEngineTool(
        query_engine=eng_index.as_query_engine(),
        metadata=ToolMetadata(name="eng_docs", description="Engineering docs")
    ),
]

# 子问题引擎分解复杂查询
engine = SubQuestionQueryEngine.from_defaults(query_engine_tools=tools)
response = engine.query(
    "Compare the engineering team's on-call policy with HR's overtime policy"
)

优缺点

优点	缺点
为 RAG 量身打造	范围比 LangChain 窄
常见任务的 API 更简洁	非 RAG 场景不够灵活
出色的文档解析能力	部分高级功能需要 LlamaCloud
子问题分解功能	社区规模小于 LangChain

最佳用途

构建以数据为核心的 RAG 应用，且对查询质量和文档解析有高要求的团队。

3. Haystack (deepset 出品)

Haystack 是一个专注于生产环境的框架，用于构建 NLP 和 RAG 工作流。它比 LangChain 更具约束性，但旨在保证生产环境的可靠性和可扩展性。

核心特性

具有清晰组件接口的 Pipeline 架构
强大的生产工具和监控支持
对评估和基准测试的一流支持
用于扩展功能的自定义组件系统
deepset Cloud 提供托管部署

RAG 基础示例

from haystack import Pipeline
from haystack.components.converters import PyPDFToDocument
from haystack.components.preprocessors import DocumentSplitter
from haystack.components.embedders import OpenAIDocumentEmbedder, OpenAITextEmbedder
from haystack.components.writers import DocumentWriter
from haystack.components.retrievers.in_memory import InMemoryEmbeddingRetriever
from haystack.components.builders import PromptBuilder
from haystack.components.generators import OpenAIGenerator
from haystack.document_stores.in_memory import InMemoryDocumentStore

# 文档存储
store = InMemoryDocumentStore()

# 索引流水线
indexing = Pipeline()
indexing.add_component("converter", PyPDFToDocument())
indexing.add_component("splitter", DocumentSplitter(split_by="sentence", split_length=3))
indexing.add_component("embedder", OpenAIDocumentEmbedder())
indexing.add_component("writer", DocumentWriter(document_store=store))
indexing.connect("converter", "splitter")
indexing.connect("splitter", "embedder")
indexing.connect("embedder", "writer")

indexing.run({"converter": {"sources": ["handbook.pdf"]}})

# 查询流水线
template = """Answer based on context:\n{% for doc in documents %}{{ doc.content }}\n{% endfor %}\nQuestion: {{ question }}"""

query_pipeline = Pipeline()
query_pipeline.add_component("embedder", OpenAITextEmbedder())
query_pipeline.add_component("retriever", InMemoryEmbeddingRetriever(document_store=store))
query_pipeline.add_component("prompt", PromptBuilder(template=template))
query_pipeline.add_component("llm", OpenAIGenerator(model="gpt-4o"))
query_pipeline.connect("embedder.embedding", "retriever.query_embedding")
query_pipeline.connect("retriever", "prompt.documents")
query_pipeline.connect("prompt", "llm")

result = query_pipeline.run({
    "embedder": {"text": "What is the PTO policy?"},
    "prompt": {"question": "What is the PTO policy?"}
})

优缺点

优点	缺点
生产级架构	配置较繁琐
出色的评估工具	生态系统小于 LangChain
清晰的类型化组件接口	初始学习曲线较陡
适合企业级部署	集成相对较少

最佳用途

需要在生产环境中部署 RAG 并要求高可靠性、评估支持和清晰边界的企业团队。

4. RAGFlow

RAGFlow 是一款新型开源 RAG 引擎，专注于深度文档理解，包括 OCR、表格提取和布局分析。

核心特性

内置 OCR 和布局检测的文档解析
处理复杂文档（扫描件 PDF、表格、图表）
用于管理知识库的 Web UI
针对不同文档类型的模板化切分
多模型支持

快速上手

# 克隆并使用 Docker 启动
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow
docker compose up -d

通过 http://localhost:9380 访问 Web UI。上传文档、配置解析，并通过界面进行查询。

优缺点

优点	缺点
最强的文档解析（OCR、表格）	比起代码优先框架不够灵活
适合非技术用户的 Web UI	部署需要 Docker
处理扫描件/复杂 PDF 能力强	项目较新，社区较小
开箱即用的高质量结果	编程 API 有限

最佳用途

处理复杂文档（扫描 PDF、表单、表格）且不需要编写自定义解析代码的团队。

5. Dify

Dify 是一个开源的 LLM 应用构建平台，拥有可视化的工作流编辑器，并内置了 RAG 能力。

核心特性

可视化拖拽式工作流编辑器
内置知识库管理的 RAG 流水线
具备工具集成的 Agent 能力
多模型支持（OpenAI, Anthropic, 本地模型）
提供用于集成的 REST API

快速上手

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
docker compose up -d

访问 http://localhost:3000。通过 UI 即可创建知识库、上传文档并构建聊天机器人。

优缺点

优点	缺点
无代码/低代码界面	可定制性不如代码框架
快速原型开发	资源消耗较高
内置分析功能	存在供应商锁定风险
可私有化部署	Docker 配置较复杂

最佳用途

希望不编写代码快速构建 RAG 应用的团队，或需要可视化界面的非技术用户。

框架选择建议

如果你需要……	请使用
最高灵活性和集成度	LangChain
最佳的数据解析和查询能力	LlamaIndex
生产就绪的企业级部署	Haystack
复杂的文档处理（OCR、表格）	RAGFlow
无代码可视化构建器	Dify
Pinecone 原生解决方案	Canopy
Weaviate 原生解决方案	Verba

2026 年 RAG 最佳实践

无论选择哪个框架，遵循以下实践以获得最佳效果：

切分策略（Chunking Strategy）

策略	块大小	重叠度	最佳用途
固定大小	500-1000 tokens	100-200 tokens	通用场景
基于句子	3-5 句	1 句	叙述性文档
语义切分	不固定	无（基于语义边界）	混合文档
递归切分	1000 tokens	200 tokens	代码、结构化文档

嵌入模型选择

模型	维度	质量	速度	成本
OpenAI text-embedding-3-large	3072	最高	快	$0.13/M tokens
OpenAI text-embedding-3-small	1536	高	快	$0.02/M tokens
Cohere embed-v4	1024	高	快	$0.10/M tokens
BGE-M3 (开源)	1024	高	中	免费（私有化）
Nomic Embed (开源)	768	良好	快	免费（私有化）

检索优化

混合搜索：结合向量相似度与关键词搜索 (BM25) 以获得更好的召回率。
重排序 (Re-ranking)：使用 Cross-encoder 对检索结果重新排序，以提高精准度。
查询扩展：使用 LLM 将单个用户问题生成多个搜索查询。
元数据过滤：在向量搜索前通过文档来源、日期或类别进行过滤。

# LangChain 中的混合搜索示例
from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs)
vector_retriever = vectorstore.as_retriever()

# 合并 BM25 和向量搜索
hybrid_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, vector_retriever],
    weights=[0.3, 0.7]
)

总结

2026 年的 RAG 生态系统已经非常成熟，为各种技能水平和用例提供了卓越的选择。LangChain 仍然是自定义流水线最灵活的选择，LlamaIndex 在以数据为中心的应用中表现突出，Haystack 是企业生产部署的首选，而 RAGFlow 和 Dify 则为没有深厚 AI 工程经验的团队降低了门槛。

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