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。
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
7 个框架 · BM25
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。
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。
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
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。
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。