话不多说，今天，为大家介绍几款适合普通人使用的RAG平台，让你也能轻松打造专属AI知识库！直接上菜：

1. LangChain - ⭐️105k

作为LLM应用开发的“老牌框架”，LangChain在RAG生态中稳居C位。它提供了一套完整的组件化方案，让你能像搭乐高一样连接数据、模型和工具，轻松构建可进化的AI应用。

亮点功能：

• 数据连接：无缝集成多种数据源，从API到PDF都能搞定
• 灵活切换：支持不同模型和检索策略，随心调配
• 生态强大：与LangSmith调试、LangGraph工作流管理完美配合
• 安装一句搞定：pip install -U langchain，新手也能快速上手！

2. Dify - ⭐️90.5k

如果说LangChain是“代码级工具”，那Dify就是可视化版的AI应用工厂！它通过拖拽式工作流，让非技术用户也能快速搭建带RAG能力的智能助手。

为什么选它：

• 界面友好：零代码拼装AI流程，像画流程图一样简单
• 全家桶服务：从文档解析、检索到Agent编排全部内置
• 模型海量：支持数百个开源/商用模型，随便换着用
• 部署神器：用Docker Compose一条命令就能跑起来，5分钟开启AI开发之旅！

3. RAGFlow - ⭐️48.5k

如果你常和复杂文档（比如带表格的PDF、技术手册）打交道，RAGFlow就是你的“天菜”！它凭借深度文档解析技术，能精准提取表格、公式甚至版面结构。

独门绝技：

• 表格识别王者：财务报告、学术论文中的表格提取准确率超95%
• 可视化溯源：答案直接关联原文段落，拒绝AI“胡说八道”
• GraphRAG支持：自动构建知识图谱，让检索更智能
• 适合场景：法律、金融、医疗等对准确性要求高的专业领域。

4. LlamaIndex - ⭐️40.8k

专为数据索引而生的轻量级框架！如果你的核心需求是把散落各处的文件（本地文档、数据库、网页）快速变成AI可查询的知识库，LlamaIndex就是你的最佳拍档。

核心优势：

• 连接器大户：支持300+数据源，爬网页、读PDF、捞数据库样样行
• 索引黑科技：提供向量/关键词/图谱混合索引，检索精度翻倍
• 模块化设计：自由组合组件，定制专属RAG流水线
• 入门代码仅3行：安装后即可提取文档→构建索引→开启智能问答！

5. Milvus - ⭐️33.9k

严格来说，Milvus不是RAG框架，而是高性能向量数据库（相当于RAG的“记忆中枢”）。当你的知识库文件超过10万份时，它就是保证检索速度的秘密武器。

性能怪兽表现：

• 毫秒级搜索：在10亿级向量中找相似项，快如闪电
• 混合查询：同时支持向量搜索+关键词过滤+数值筛选
• 云原生设计：轻松扩展至多机集群，企业级数据量无压力
• 搭配建议：可与LangChain/LlamaIndex组合使用，构建工业级RAG系统

6. mem0 - ⭐️27.3k

给AI加个“长期记忆”是什么体验？mem0正是这样一个智能记忆层，让AI能记住跨对话的上下文（比如你的偏好、历史问题），打造真正懂你的助手。

记忆魔法：

• 多会话记忆：自动保存重要信息，下次聊天无缝衔接
• 自学习能力：AI会主动提炼对话重点，优化记忆存储
• 双存储引擎：向量数据库存细节，图谱数据库理关系
• 使用场景：适合打造个性化客服、长期研究助手等需要“记忆延续”的应用。

7. DSPy - ⭐️23k

来自斯坦福的编程框架，主打“用代码优化代码”！DSPy通过声明式编程自动优化RAG流程，适合厌倦手动调参、追求自动化效果的开发者。

革命性特性：

• 自动调优提示词：无需手动反复调试，系统自动优化提问方式
• 模块化编译：将RAG流程拆解成可复用、可优化的组件
• 自我改进管道：根据测试数据反向调整检索和生成策略
• 玩家推荐：适合技术团队构建高精度、可迭代的RAG系统。

8. Haystack - ⭐️20.2k

深谙“大厂同款”的端到端框架，集成了RAG、Agent、评估等全套工具链。它的核心理念是：用标准化组件，快速搭建生产级AI应用。

企业级功能：

• 流水线工厂：拖拽组件设计复杂RAG流程，支持条件分支/循环
• 技术中立性：任意切换模型/向量库，避免被某一技术绑定
• 监控无忧：内置评估模块，实时跟踪回答质量与系统性能
• 亮点：提供可视化设计器Deepset Studio，降低复杂流程的搭建门槛。

选择正确的 RAG 框架的对比决策表

• 小白尝鲜：选Dify——界面最友好，拖拽就能用
• 处理专业文档：选RAGFlow——表格/公式解析能力最强
• 快速索引数据：选LlamaIndex——数据连接器最多，轻量又专注
• 搞长期记忆项目：选mem0——让AI真正“记住你”
• 企业级需求：Haystack或LangChain+Milvus组合，稳！

希望这份“品尝指南”帮你找到最适合的RAG工具！如果你有具体的使用场景，欢迎留言一起讨论～

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