I 10 framework RAG più im­por­tan­ti a confronto

I framework RAG mettono a di­spo­si­zio­ne gli strumenti necessari per pro­get­ta­re i flussi di lavoro di ricerca, pre­pa­ra­zio­ne e utilizzo delle in­for­ma­zio­ni nelle ar­chi­tet­tu­re RAG. Le soluzioni migliori si dif­fe­ren­zia­no so­prat­tut­to per il loro focus e per aspetti come facilità d’uso, strumenti e struttura.

Tabella di riepilogo: framework RAG a confronto

Legenda dei costi: + costi bassi, ++ costi medi, +++ costi elevati

A cosa servono i framework RAG?

I framework RAG vengono uti­liz­za­ti per collegare i modelli lin­gui­sti­ci di grandi di­men­sio­ni (LLM) a in­for­ma­zio­ni ag­gior­na­te e spe­ci­fi­che di dominio. In questo modo è possibile svi­lup­pa­re sistemi di IA che accedono in modo mirato a fonti di dati esterne, per fornire risposte più precise e con­te­stua­liz­za­te. Un’ulteriore evo­lu­zio­ne sono i co­sid­det­ti approcci Hybrid RAG, che combinano diversi metodi di retrieval (recupero delle in­for­ma­zio­ni) o uti­liz­za­no più fonti di dati in parallelo.

I tipici ambiti di impiego sono chatbot, as­si­sten­ti per la co­no­scen­za o sistemi di ricerca do­cu­men­ta­le che accedono a patrimoni di dati interni come manuali, linee guida o materiali di ricerca. Inoltre, i framework RAG sono adatti ad ap­pli­ca­zio­ni in cui le in­for­ma­zio­ni devono essere ag­gior­na­te re­go­lar­men­te. Anziché riad­de­stra­re un modello lin­gui­sti­co, è possibile integrare fa­cil­men­te nuovi documenti nella base di co­no­scen­za esistente. Nascono così sistemi che ge­sti­sco­no in modo fles­si­bi­le insiemi di dati variabili e che, allo stesso tempo, for­ni­sco­no risposte coerenti e trac­cia­bi­li. Nel complesso, sup­por­ta­no svi­lup­pa­tri­ci e svi­lup­pa­to­ri nella creazione di ap­pli­ca­zio­ni che non si limitano a re­cu­pe­ra­re in­for­ma­zio­ni, ma le elaborano a livello di contenuto e le pre­sen­ta­no in modo com­pren­si­bi­le.

I dieci framework RAG più im­por­tan­ti

Esistono diversi framework RAG che svolgono un ruolo centrale nella pratica e nella ricerca. Ogni framework segue un approccio specifico per integrare la co­no­scen­za in modo ef­fi­cien­te, re­cu­pe­rar­la e renderla uti­liz­za­bi­le per i modelli lin­gui­sti­ci.

LangChain

LangChain è tra i framework più noti e diffusi nel campo della retrieval-augmented ge­ne­ra­tion (RAG) e dei modelli lin­gui­sti­ci di grandi di­men­sio­ni (LLM). È stato svi­lup­pa­to per as­sem­bla­re in modo fles­si­bi­le flussi di lavoro di IA complessi a partire da singoli blocchi, le co­sid­det­te catene (chain). Questi com­po­nen­ti possono includere, tra le altre cose, loader di documenti, modelli di embedding, retriever o ge­ne­ra­to­ri e possono essere combinati tra loro in modo modulare. In questo modo, svi­lup­pa­tri­ci e svi­lup­pa­to­ri possono creare pipeline su misura, per­fet­ta­men­te allineate ai propri dati e casi d’uso.

Par­ti­co­lar­men­te degno di nota è l’elevato numero di in­te­gra­zio­ni: LangChain supporta una vasta gamma di modelli lin­gui­sti­ci, fonti di dati e strumenti esterni, tra cui database, servizi cloud e archivi vet­to­ria­li. Il framework è pro­get­ta­to per l’uso in pro­du­zio­ne e offre fun­zio­na­li­tà per mo­ni­to­rag­gio, sca­la­bi­li­tà e gestione degli errori. Grazie all’attiva community open source, l’eco­si­ste­ma continua a crescere e fornisce re­go­lar­men­te nuove esten­sio­ni.

Lla­maIn­dex

Lla­maIn­dex è un framework RAG per­for­man­te, spe­cia­liz­za­to nella gestione, strut­tu­ra­zio­ne e in­di­ciz­za­zio­ne dei dati. A dif­fe­ren­za di molti altri framework, qui non è prin­ci­pal­men­te l’or­che­stra­zio­ne di intere pipeline a essere al centro, bensì il col­le­ga­men­to ef­fi­cien­te tra fonti di dati esterne e modelli lin­gui­sti­ci. Lla­maIn­dex consente di elaborare dati in formati diversi, ad esempio testi, tabelle o strutture JSON.

Un concetto centrale è l’uso di diverse strutture di indice, ad esempio indici ad albero, per parole chiave o vet­to­ria­li, che con­sen­to­no di ef­fet­tua­re ricerche in modo ef­fi­cien­te anche su set di dati grandi ed ete­ro­ge­nei. Inoltre, il framework offre mec­ca­ni­smi so­fi­sti­ca­ti di routing per inoltrare au­to­ma­ti­ca­men­te le richieste alle fonti di dati più rilevanti di volta in volta. Per questo, Lla­maIn­dex è par­ti­co­lar­men­te adatto ad ap­pli­ca­zio­ni che lavorano su più livelli di dati o che combinano tra loro diverse fonti di in­for­ma­zio­ne.

Grazie alla sua ar­chi­tet­tu­ra chiara e alla buona in­te­gra­zio­ne con altri strumenti, Lla­maIn­dex può essere uti­liz­za­to sia come soluzione autonoma sia come com­po­nen­te di sistemi RAG più ampi. Grazie allo sviluppo continuo e a una community di svi­lup­pa­to­ri in crescita, si sta af­fer­man­do sempre più come strumento standard per ap­pli­ca­zio­ni di IA basate sulla co­no­scen­za e ad alta intensità di dati.

Haystack

Haystack è un framework open source di deepset, spe­cia­liz­za­to in pipeline RAG modulari. Offre un’ar­chi­tet­tu­ra strut­tu­ra­ta composta da com­po­nen­ti come retriever, reader e generator, e può essere adattato in modo fles­si­bi­le a diversi casi d’uso. Grazie a questa struttura, svi­lup­pa­tri­ci e svi­lup­pa­to­ri possono con­trol­la­re con pre­ci­sio­ne come le in­for­ma­zio­ni vengono re­cu­pe­ra­te dai documenti, elaborate e tra­sfor­ma­te in risposte.

Il framework supporta sia metodi di recupero densi sia sparsi ed è com­pa­ti­bi­le con una serie di database vet­to­ria­li, modelli lin­gui­sti­ci e tec­no­lo­gie di ricerca. So­prat­tut­to per ambienti di pro­du­zio­ne, Haystack offre fun­zio­na­li­tà mature per va­lu­ta­zio­ne, sca­la­bi­li­tà e di­stri­bu­zio­ne. Grazie allo strumento pro­prie­ta­rio deepset Studio, creare ap­pli­ca­zio­ni di IA per­so­na­liz­za­te è par­ti­co­lar­men­te comodo.

RAGFlow

RAGFlow è un framework RAG che si distingue so­prat­tut­to per la sua in­ter­fac­cia visiva low-code e consente di creare pipeline tramite un pratico editor. Questo facilita svi­lup­pa­tri­ci e svi­lup­pa­to­ri nel pro­get­ta­re i flussi senza dover entrare a fondo nella pro­gram­ma­zio­ne. Un aspetto centrale è il chunking dei documenti e il controllo visivo dei risultati di parsing, che permette di garantire qualità e coerenza dei dati.

Grazie all’in­ter­fac­cia low-code, il framework RAG è par­ti­co­lar­men­te adatto a team che vogliono creare prototipi ra­pi­da­men­te o mo­ni­to­ra­re vi­si­va­men­te workflow esistenti. Flussi di lavoro au­to­ma­tiz­za­ti aiutano a eseguire in modo ef­fi­cien­te passaggi di ela­bo­ra­zio­ne ri­cor­ren­ti e a ridurre le possibili fonti di errore. Allo stesso tempo, RAGFlow consente l’in­te­gra­zio­ne in pipeline esistenti, ac­ce­le­ran­do la creazione di chatbot, sistemi di domanda e risposta o soluzioni di ricerca do­cu­men­ta­le.

RAGFlow è adatto a progetti in cui la facilità d’uso e l’ite­ra­zio­ne rapida sono in primo piano, ma raggiunge i propri limiti in presenza di requisiti molto specifici o di set di dati molto grandi.

DSPy

Il framework RAG DSPy si basa su un modello pro­gram­ma­bi­le e di­chia­ra­ti­vo. Svi­lup­pa­tri­ci e svi­lup­pa­to­ri de­fi­ni­sco­no la logica delle proprie pipeline, mentre un ot­ti­miz­za­to­re integrato crea au­to­ma­ti­ca­men­te prompt adatti e li ottimizza in modo continuo. Questo approccio riduce la necessità di prompt en­gi­nee­ring manuale e ga­ran­ti­sce che gli input per i modelli lin­gui­sti­ci vengano mi­glio­ra­ti in modo si­ste­ma­ti­co e adattati al ri­spet­ti­vo compito.

DSPy consente una pro­get­ta­zio­ne strut­tu­ra­ta delle pipeline RAG e ga­ran­ti­sce risultati coerenti su dataset e ap­pli­ca­zio­ni dif­fe­ren­ti. Allo stesso tempo, le pipeline complesse possono essere adattate in modo fles­si­bi­le a diversi compiti e fonti di dati. Tuttavia, lavorare con DSPy richiede una certa fa­mi­lia­riz­za­zio­ne con la mo­del­la­zio­ne di­chia­ra­ti­va e i com­po­nen­ti più complessi devono essere modellati con at­ten­zio­ne. Inoltre, l’ot­ti­miz­za­zio­ne dei prompt può causare un ulteriore carico di calcolo, so­prat­tut­to con pipeline molto grandi o nell’ambito dei Big Data.

Verba

Verba è un framework RAG spe­cia­liz­za­to che si concentra su chatbot e ap­pli­ca­zio­ni con­ver­sa­zio­na­li. Si distingue per una stretta in­te­gra­zio­ne con il database vet­to­ria­le Weaviate, che consente di re­cu­pe­ra­re i documenti in modo ef­fi­cien­te e in­te­grar­li di­ret­ta­men­te nei dialoghi. In questo modo è possibile svi­lup­pa­re chatbot che non solo generano risposte, ma attingono anche a fonti di co­no­scen­za esterne.

Il processo di con­fi­gu­ra­zio­ne consente un avvio rapido e la creazione di chatbot RAG fun­zio­na­li senza un grande sforzo di sviluppo. Verba si rivolge quindi a team, pro­gram­ma­to­ri e pro­gram­ma­tri­ci che de­si­de­ra­no rea­liz­za­re ra­pi­da­men­te ap­pli­ca­zio­ni pro­dut­ti­ve basate sul dialogo. La piat­ta­for­ma supporta l’uso fluido della ricerca vet­to­ria­le e consente di integrare in modo mirato nelle con­ver­sa­zio­ni in­for­ma­zio­ni pro­ve­nien­ti da diverse fonti.

RA­Ga­touil­le

RA­Ga­touil­le rende ac­ces­si­bi­le il modello di retrieval ColBERT per il co­sid­det­to late-in­te­rac­tion retrieval. Si rivolge so­prat­tut­to ad ap­pli­ca­zio­ni che devono cercare in modo ef­fi­cien­te grandi raccolte di documenti ed estrarre in­for­ma­zio­ni precise. Il framework RAG supporta sia l’ad­de­stra­men­to sia la di­stri­bu­zio­ne di modelli ColBERT e consente quindi l’in­di­ciz­za­zio­ne e la logica di retrieval.

Grazie all’uso di modelli di late-in­te­rac­tion, RA­Ga­touil­le offre risultati par­ti­co­lar­men­te accurati per query complesse ed è ben scalabile, anche quando è ne­ces­sa­rio elaborare grandi volumi di dati. Per questo è una soluzione in­te­res­san­te per ap­pli­ca­zio­ni ad alta intensità di dati, in cui sono decisive pre­sta­zio­ni di retrieval precise. Allo stesso tempo, offre a svi­lup­pa­tri­ci e svi­lup­pa­to­ri la pos­si­bi­li­tà di adattare in modo mirato modelli e strutture di indice alle proprie esigenze spe­ci­fi­che.

LLMWare

Il framework RAG LLMWare è spe­cia­liz­za­to in ap­pli­ca­zio­ni private e sicure ed è quindi par­ti­co­lar­men­te in­te­res­san­te per le aziende che elaborano dati sensibili. Consente l’hosting locale delle pipeline e supporta l’uso di diversi modelli lin­gui­sti­ci di grandi di­men­sio­ni e database vet­to­ria­li. In questo modo è possibile eseguire pipeline RAG su set di dati interni, senza dover tra­smet­te­re in­for­ma­zio­ni a servizi esterni.

Il framework offre opzioni di con­fi­gu­ra­zio­ne fles­si­bi­li per combinare modelli, strategie di in­di­ciz­za­zio­ne e metodi di retrieval. In questo modo, svi­lup­pa­tri­ci e svi­lup­pa­to­ri possono creare soluzioni allineate a requisiti specifici, alla sicurezza dei dati e alle linee guida di com­plian­ce. LLMWare è par­ti­co­lar­men­te adatto ad ap­pli­ca­zio­ni che dipendono da sistemi di co­no­scen­za conformi al GDPR, ad esempio nel settore fi­nan­zia­rio, nella ricerca o in ambito sanitario.

Cohere Coral

Cohere Coral è un framework RAG svi­lup­pa­to spe­ci­fi­ca­men­te per ap­pli­ca­zio­ni aziendali e pone una forte at­ten­zio­ne su sicurezza, pro­te­zio­ne dei dati e an­co­rag­gio alle fonti. Consente alle aziende di collegare in modo mirato i modelli lin­gui­sti­ci a co­no­scen­za esterna, ga­ran­ten­do al contempo che tutte le in­for­ma­zio­ni re­cu­pe­ra­te restino trac­cia­bi­li e ve­ri­fi­ca­bi­li. Il framework supporta l’in­te­gra­zio­ne di diverse fonti di dati e permette così di costruire sistemi di co­no­scen­ze af­fi­da­bi­li e sensibili al contesto.

Grazie all’API dalla struttura chiara, svi­lup­pa­tri­ci e svi­lup­pa­to­ri possono integrare Cohere Coral in modo ef­fi­cien­te nei sistemi esistenti per chatbot, ricerca di documenti o ap­pli­ca­zio­ni di as­si­sten­za basate sulla co­no­scen­za. Inoltre, offre fun­zio­na­li­tà per creare pipeline RAG conformi e ve­ri­fi­ca­bi­li, uti­liz­za­bi­li in settori re­go­la­men­ta­ti come finanza, sanità o diritto.

Un­struc­tu­red.io

Il framework RAG Un­struc­tu­red.io si è spe­cia­liz­za­to nella pre­e­la­bo­ra­zio­ne di documenti non strut­tu­ra­ti. Offre librerie e strumenti per estrarre contenuti da PDF, file HTML, immagini o altri formati e con­ver­tir­li in un formato uti­liz­za­bi­le per le pipeline RAG. In questo modo, pro­gram­ma­tri­ci e pro­gram­ma­to­ri possono inserire in modo ef­fi­cien­te grandi quantità di dati non strut­tu­ra­ti in database vet­to­ria­li o strutture di in­di­ciz­za­zio­ne e pre­pa­rar­li per il recupero da parte dei modelli lin­gui­sti­ci.

Un vantaggio centrale di Un­struc­tu­red.io è il supporto di numerosi formati di file e la pos­si­bi­li­tà di stan­dar­diz­za­re au­to­ma­ti­ca­men­te i contenuti. In questo modo è possibile creare più ra­pi­da­men­te pipeline RAG e ottenere risultati di alta qualità. Tuttavia, l’ela­bo­ra­zio­ne di documenti for­te­men­te non strut­tu­ra­ti o molto complessi può essere soggetta a errori e, con set di dati molto grandi, la pre­e­la­bo­ra­zio­ne può diventare di­spen­dio­sa in termini di tempo e risorse.