Leading Frameworks
领先框架
主要なフレームワーク
LangChain Standard
The industry standard for building LLM applications. Offers robust data connection, retrieval pipelines, and deep integration with LangSmith for debugging.
构建 LLM 应用程序的行业标准。提供强大的数据连接、检索管道以及与 LangSmith 的深度集成以进行调试。
LLMアプリケーション構築の業界標準。堅牢なデータ接続、検索パイプライン、デバッグ用のLangSmithとの深い統合を提供します。
LlamaIndex Data Focus
Specializes in connecting LLMs with private data. Known for structured indexing, advanced retrieval strategies, and seamless data connectors.
专注于将 LLM 与私有数据连接。以结构化索引、高级检索策略和无缝数据连接器而闻名。
LLMとプライベートデータの接続に特化しています。構造化インデックス、高度な検索戦略、シームレスなデータコネクタで知られています。
Haystack Production
A modular framework by deepset built for production-grade pipelines. Excellent for building semantic search systems and custom AI agents.
deepset 开发的模块化框架，专为生产级管道构建。非常适合构建语义搜索系统和自定义 AI 代理。
deepsetによるモジュラーフレームワークで、本番環境レベルのパイプライン向けに構築されています。セマンティック検索システムやカスタムAIエージェントの構築に最適です。
RAGFlow Deep Doc
Excels at extracting structured information from complex documents like PDFs with tables. Emphasizes "quality-in, quality-out" with template-based chunking.
擅长从带有表格的 PDF 等复杂文档中提取结构化信息。强调“高质量输入，高质量输出”，采用基于模板的分块。
表を含むPDFなどの複雑なドキュメントから構造化情報を抽出することに優れています。テンプレートベースのチャンキングにより、「質の高い入力、質の高い出力」を重視しています。
Low-Code & UI Platforms
低代码与 UI 平台
ローコード & UI プラットフォーム
Dify Workflow
An open-source LLM app development platform. Combines a visual workflow builder with RAG pipeline management and agent orchestration.
一个开源 LLM 应用开发平台。结合了可视化工作流构建器、RAG 管道管理和代理编排。
オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォーム。ビジュアルワークフロービルダーとRAGパイプライン管理、エージェントオーケストレーションを組み合わせています。
Flowise Drag & Drop
A UI tool for building LLM apps using a drag-and-drop interface. ideal for rapid prototyping and chaining components without code.
一个使用拖放界面构建 LLM 应用的 UI 工具。非常适合快速原型设计和在不编写代码的情况下链接组件。
ドラッグアンドドロップインターフェースを使用してLLMアプリを構築するためのUIツール。コードなしで迅速なプロトタイピングやコンポーネントの連鎖を行うのに最適です。
Verba Simple RAG
A streamlined RAG application by Weaviate. Focuses on ease of use for data ingestion and querying, leveraging Weaviate's vector database.
Weaviate 推出的简化版 RAG 应用程序。专注于数据摄入和查询的易用性，利用 Weaviate 的矢量数据库。
Weaviateによる合理化されたRAGアプリケーション。Weaviateのベクトルデータベースを活用し、データ取り込みとクエリの使いやすさに焦点を当てています。
Search & Databases
搜索与数据库
検索 & データベース
txtai Semantic DB
An all-in-one embeddings database for semantic search, LLM orchestration, and language model workflows. No external vector DB required.
用于语义搜索、LLM 编排和语言模型工作流的一体化嵌入数据库。无需外部矢量数据库。
セマンティック検索、LLMオーケストレーション、言語モデルワークフローのためのオールインワン埋め込みデータベース。外部ベクトルDBは不要です。
RAGatouille ColBERT
A library designed to easily integrate ColBERT (late interaction retrieval) into any RAG pipeline. Enhances retrieval accuracy significantly.
一个旨在轻松将 ColBERT（后期交互检索）集成到任何 RAG 管道中的库。显着提高检索准确性。
ColBERT（後期相互作用検索）をあらゆるRAGパイプラインに簡単に統合するために設計されたライブラリ。検索精度を大幅に向上させます。
Advanced & Evaluation
高级与评估
高度な機能 & 評価
DSPy Optimization
The framework for programming foundational models. Replaces manual prompt engineering with automatic optimization of prompts and weights.
用于编程基础模型的框架。用提示和权重的自动优化取代手动提示工程。
基盤モデルをプログラミングするためのフレームワーク。手動のプロンプトエンジニアリングを、プロンプトと重みの自動最適化に置き換えます。
RAGAS Metrics
A framework for evaluating RAG pipelines. Measures metrics like faithfulness, answer relevance, and context precision to ensure quality.
一个用于评估 RAG 管道的框架。测量忠实度、答案相关性和上下文精度等指标以确保质量。
RAGパイプラインを評価するためのフレームワーク。忠実性、回答の関連性、コンテキストの精度などの指標を測定して品質を保証します。
Emerging Trends
新兴趋势
新たなトレンド
- Agentic RAG: Systems like AutoGen and DSPy are enabling multi-agent orchestration where specialized agents handle retrieval, validation, and synthesis collaboratively. 代理 RAG： 像 AutoGen 和 DSPy 这样的系统正在实现多代理编排，其中专门的代理协同处理检索、验证和合成。 エージェント型 RAG： AutoGenやDSPyのようなシステムは、専門のエージェントが検索、検証、合成を共同で処理するマルチエージェントオーケストレーションを可能にしています。
- Visual & Multimodal Pipelines: Tools like Dify and Flowise provide visual workflow editors for rapid prototyping. Meanwhile, LlamaParse tackles the challenge of retrieving information from images and charts within technical documents. 可视化与多模态管道： 像 Dify 和 Flowise 这样的工具为快速原型设计提供了可视化工作流编辑器。同时，LlamaParse 解决了从技术文档中的图像和图表中检索信息的挑战。 ビジュアル＆マルチモーダルパイプライン： DifyやFlowiseのようなツールは、迅速なプロトタイピングのためのビジュアルワークフローエディタを提供します。一方、LlamaParseは、技術文書内の画像やグラフから情報を取得するという課題に取り組んでいます。