Arize Phoenix
记录检索增强应用的轨迹，并提供 RAG 相关的评估模板，用来检查答案和检索上下文是否一致。
框架与公司
谁把这些技术做成了可用的东西
这里记的是框架正式提供的能力。论文里的训练方法，如果还没有对应的正式组件，就不会出现在筛选结果里。
类别
技术
全部BM25倒数排名融合重排序稠密检索朴素 RAG多跳检索忠实度迭代检索混合检索HyDE多模态 RAG数据加载REPLUG多查询查询改写FLARE引用归因Text2SQL上下文压缩切块策略父子索引RAGASSelf-RAG格式化生成新鲜度RAPTOR权限与隐私HippoRAGGraphRAGLightRAGAgentic RAG
32 个框架
Azure AI Search
托管搜索服务。关键词、向量和语义重排序可以组成混合检索，并用过滤条件限制结果。
Bedrock Knowledge Bases
Amazon Bedrock 的托管知识库。把文档入库、检索和生成接在一起，并可以配置混合检索。
Chroma
面向嵌入应用的向量库。负责保存文档向量、按元数据过滤和返回近邻，生成留在外部模型。
Cohere
提供 Embed 与 Rerank 两类接口。Embed 把文本变成向量，Rerank 把已经召回的段落重新排序。它不提供完整的 RAG 应用框架。
Dify
带知识库和可视化流程的应用平台。知识库负责切块和检索，可以接重排序模型，并用流程分支编排多步检索。
Elasticsearch
从全文检索长出来的搜索引擎。BM25 是它的基本能力，密集向量和混合检索用来接 RAG，召回之后也可以做语义重排序。
FAISS
相似度搜索库。RAG 系统用它保存向量并找最近邻，它本身不切块、不生成，也没有托管服务。
FlashRAG
研究用工具包，用统一组件复现朴素 RAG、REPLUG、FLARE、迭代检索和 Self-RAG，并跑公开数据集。它不是面向业务的应用平台。
Haystack
deepset 的管道式框架。检索器、文档存储和排序器是独立组件，混合检索和交叉编码器重排序都在管道里配置，也可以接成带循环的智能体。
HippoRAG
论文对应的研究代码。用知识图谱和个性化 PageRank 检索多跳证据。
LanceDB
嵌入式向量库。支持向量检索、全文检索和结果过滤，适合把索引和数据文件放在一起。
LangChain
用检索器、文档加载、改写步骤和工具调用把 RAG 拼成流程，也可以按数据结构约束模型输出。LangSmith 跟踪每一步，LangGraph 用来写有分支的检索循环。图片可以交给多模态模型，或先转成文字再检索。
朴素 RAG稠密检索混合检索查询改写重排序Agentic RAG多模态 RAGBM25多查询HyDE上下文压缩父子索引数据加载Text2SQL格式化生成
LightRAG
论文对应的开源实现。抽取实体关系，做双层检索，并把新文档增量写进图索引。它不是 Microsoft 的社区摘要流程。
LlamaIndex
围绕文档入库、检索和引用组织 RAG。支持混合检索、重排序、多模态文档、带工具的智能体，以及按数据结构约束的回答。它的属性图索引和 Microsoft GraphRAG 不是同一套实现，因此这里不把它算作 GraphRAG。
朴素 RAG稠密检索混合检索查询改写重排序Agentic RAG多模态 RAG父子索引HyDE多查询RAPTOR切块策略数据加载Text2SQL格式化生成
Microsoft GraphRAG
微软开源的 GraphRAG 实现，对应 Edge 等人的论文：抽取实体和关系、检测社区、生成社区摘要，再据此回答全局问题。
Milvus
Zilliz 主导的开源向量数据库，负责保存向量并做相似度检索。可以用稀疏向量和稠密向量做混合检索。生成和编排不在这个库里。
Neo4j
图数据库及其 GraphRAG 组件。负责保存实体和关系，也可以保存向量。它不实现 Microsoft 论文里的整套社区摘要流程。
OpenAI File Search
把上传文件切块、嵌入，并在生成时用语义和关键词一起检索的托管工具。深度研究是同一公司的另一种产品，不在这个工具里。
OpenSearch
从全文检索扩展到向量和混合检索，并用元数据过滤限制可见文档。生成流程不在这个引擎里。
Perplexity
面向用户的检索问答产品。回答来自网页检索，并在句段旁给出引用。内部索引和模型并不开放。
pgvector
PostgreSQL 扩展。向量和原有的行、权限、事务放在同一个数据库里，混合检索要和 SQL 全文检索一起写。
Pinecone
托管向量数据库。稠密检索是基本能力，稀疏向量用于混合检索，另有重排序接口。
Qdrant
开源向量数据库，同时提供云服务。支持稠密向量，以及用稀疏向量与稠密向量一起做混合检索。
RAGAS
对应 RAGAS 论文的评估库。在没有标准答案时，为主张是否忠实于上下文、上下文是否相关和答案是否扣题打代理分。
RAGFlow
面向复杂版面的开源 RAG 引擎。它把扫描件、表格和版面解析成可检索的内容，再进入检索和生成；知识库也可以保存表结构、字段说明和问题与 SQL 示例，用来约束文本到 SQL。这里按文档解析这条路线，把它记在多模态 RAG 下。
Tavily
给 RAG 流程调用的网页搜索接口。它返回可供模型阅读的搜索结果，不保存调用方的私有知识库。
TruLens
追踪一次 RAG 调用中的检索和生成，并用反馈函数评估答案是否有上下文依据。
Unstructured
文档解析工具。把版面、表格和页面元素变成文本块，供后面的切块和嵌入使用。它不是检索器。
Vertex AI RAG
Google Cloud 上的托管检索增强。负责入库、向量检索和把检索结果交给生成模型，不是一个开源编排框架。
Vespa
把关键词、向量和排序放在同一个检索引擎里。混合检索可以直接用倒数排名融合或自定排序表达式。
Weaviate
开源向量数据库。同时支持稠密向量、BM25 和混合检索，过滤条件随查询一起生效。