Die 10 wichtigsten RAG-Frameworks im Vergleich

RAG-Frameworks stellen die nötigen Werkzeuge bereit, um Abläufe für das Suchen, Aufbereiten und Nutzen von Informationen in RAG-Architekturen zu gestalten. Die besten Lösungen unterscheiden sich insbesondere in ihrem Fokus sowie in Punkten wie Benutzerfreundlichkeit, Tools und Aufbau.

Übersichtstabelle: RAG-Frameworks im Vergleich

Kostenlegende: + geringe Kosten, ++ mittlere Kosten, +++ hohe Kosten

Wofür braucht man RAG-Frameworks?

RAG-Frameworks werden eingesetzt, um Large Language Models mit aktuellen und domänenspezifischen Informationen zu verbinden. Dadurch können KI-Systeme entwickelt werden, die gezielt auf externe Datenquellen zugreifen, um präzisere und kontextbezogene Antworten zu liefern. Eine Weiterentwicklung sind sogenannte Hybrid-RAG-Ansätze, die verschiedene Abrufmethoden kombinieren oder mehrere Datenquellen parallel nutzen.

Typische Einsatzfelder sind Chatbots, Wissensassistenten oder Dokumentensuchsysteme, die auf interne Datenbestände wie Handbücher, Richtlinien oder Forschungsunterlagen zugreifen. Darüber hinaus eignen sich RAG-Frameworks für Anwendungen, bei denen Informationen regelmäßig aktualisiert werden müssen. Anstatt ein Sprachmodell neu zu trainieren, lassen sich neue Dokumente einfach in die bestehende Wissensbasis integrieren. So entstehen Systeme, die flexibel mit wechselnden Datenbeständen umgehen und dennoch konsistente, nachvollziehbare Antworten liefern. Insgesamt unterstützen sie Entwicklerinnen und Entwickler dabei, Anwendungen zu bauen, die Informationen nicht nur abrufen, sondern inhaltlich aufbereiten und verständlich präsentieren.

Die zehn wichtigsten RAG-Frameworks

Es gibt verschiedene RAG-Frameworks, die in der Praxis und Forschung eine zentrale Rolle spielen. Jedes Framework verfolgt dabei einen eigenen Ansatz, um Wissen effizient zu integrieren, abzurufen und für Sprachmodelle nutzbar zu machen.

LangChain

LangChain zählt zu den bekanntesten und am weitesten verbreiteten Frameworks im Bereich der Retrieval-Augmented Generation und Large Language Models. Es wurde entwickelt, um komplexe KI-Workflows aus einzelnen Bausteinen, den sogenannten Chains, flexibel zusammenzustellen. Diese Komponenten können unter anderem Dokumentenlader, Embedding-Modelle, Retriever oder Generatoren umfassen und lassen sich modular miteinander kombinieren. Dadurch können Entwicklerinnen und Entwickler maßgeschneiderte Pipelines aufbauen, die genau auf ihre Daten und Anwendungsfälle abgestimmt sind.

Besonders hervorzuheben ist die große Zahl an Integrationen: LangChain unterstützt eine Vielzahl von Sprachmodellen, Datenquellen und externen Tools, darunter Datenbanken, Cloud-Dienste und Vektorspeicher. Das Framework ist für den produktiven Einsatz ausgelegt und bietet Funktionen für Überwachung, Skalierung und Fehlermanagement. Dank der aktiven Open-Source-Community wächst das Ökosystem stetig weiter und liefert regelmäßig neue Erweiterungen.

LlamaIndex

LlamaIndex ist ein performantes RAG-Framework, das auf die Verwaltung, Strukturierung und Indexierung von Daten spezialisiert ist. Im Gegensatz zu vielen anderen Frameworks steht hier nicht primär die Orchestrierung ganzer Pipelines im Vordergrund, sondern die effiziente Verbindung zwischen externen Datenquellen und Sprachmodellen. LlamaIndex ermöglicht es, Daten in unterschiedlichen Formaten, beispielsweise Texte, Tabellen oder JSON-Strukturen, aufzubereiten.

Ein zentrales Konzept ist die Nutzung verschiedener Indexstrukturen, etwa Baum-, Schlüsselwort- oder Vektorindizes, mit denen sich auch große und heterogene Datensätze effizient durchsuchen lassen. Darüber hinaus bietet das Framework ausgefeilte Routing-Mechanismen, um Anfragen automatisch an die jeweils relevantesten Datenquellen weiterzuleiten. Damit eignet sich LlamaIndex besonders gut für Anwendungen, die auf mehreren Datenebenen arbeiten oder verschiedene Informationsquellen miteinander kombinieren.

Dank seiner klaren Architektur und guten Integration mit anderen Tools lässt sich LlamaIndex sowohl als eigenständige Lösung als auch als Bestandteil größerer RAG-Systeme einsetzen. Durch kontinuierliche Weiterentwicklung und eine wachsende Entwicklergemeinschaft etabliert es sich zunehmend als Standardwerkzeug für datenintensive, wissensbasierte KI-Anwendungen.

Haystack

Haystack ist ein Open-Source-Framework von deepset, das sich auf modulare RAG-Pipelines spezialisiert hat. Es bietet eine strukturierte Architektur, die aus Komponenten wie Retriever, Reader und Generator besteht und sich flexibel an verschiedene Anwendungsfälle anpassen lässt. Durch diesen Aufbau können Entwicklerinnen und Entwickler präzise steuern, wie Informationen aus Dokumenten abgerufen, verarbeitet und in Antworten umgewandelt werden.

Das Framework unterstützt sowohl dichte als auch spärliche Abrufmethoden und ist mit einer Reihe von Vektordatenbanken, Sprachmodellen und Suchtechnologien kompatibel. Besonders für produktive Umgebungen bietet Haystack ausgereifte Funktionen für Evaluierung, Skalierung und Deployment. Dank des hauseigenen Tools deepset Studio ist das Bauen eigener KI-Anwendungen besonders komfortabel.

RAGFlow

RAGFlow ist ein RAG-Framework, das sich insbesondere durch seine visuelle Low-Code-Oberfläche auszeichnet und die Erstellung von Pipelines über einen praktischen Editor ermöglicht. Dies erleichtert es Entwicklerinnen und Entwicklern, Abläufe zu gestalten, ohne tief in die Programmierung einsteigen zu müssen. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Dokumenten-Chunking und der visuellen Kontrolle der Parse-Ergebnisse, wodurch die Qualität und Konsistenz der Daten sichergestellt werden können.

Dank der Low-Code-Oberfläche eignet sich das RAG-Framework vor allem für Teams, die schnelle Prototypen erstellen oder bestehende Workflows visuell überwachen möchten. Automatisierte Workflows unterstützen dabei, wiederkehrende Verarbeitungsschritte effizient auszuführen und Fehlerquellen zu reduzieren. Gleichzeitig ermöglicht RAGFlow eine Integration in bestehende Pipelines, was den Aufbau von Chatbots, Frage-Antwort-Systemen oder Dokumentensuchlösungen beschleunigt.

RAGFlow ist ideal für Projekte, bei denen Benutzerfreundlichkeit und schnelle Iteration im Vordergrund stehen, stößt jedoch bei sehr speziellen Anforderungen oder sehr großen Datenbeständen an Grenzen.

DSPy

Das RAG-Framework DSPy setzt auf ein programmierbares und deklaratives Modell. Entwicklerinnen und Entwickler definieren dabei die Logik ihrer Pipelines, während ein integrierter Optimierer automatisch passende Prompts erstellt und kontinuierlich optimiert. Dieser Ansatz reduziert den Bedarf an manuellem Prompt Engineering und sorgt dafür, dass die Eingaben für Sprachmodelle systematisch verbessert und an die jeweilige Aufgabe angepasst werden.

DSPy ermöglicht eine strukturierte Gestaltung von RAG-Pipelines und sorgt für konsistente Ergebnisse über unterschiedliche Datensätze und Anwendungen hinweg. Gleichzeitig können komplexe Pipelines flexibel an verschiedene Aufgaben und Datenquellen angepasst werden. Allerdings erfordert die Arbeit mit DSPy eine gewisse Einarbeitung in deklarative Modellierung, und komplexere Komponenten müssen sorgfältig modelliert werden. Zudem kann die Optimierung der Prompts zusätzlichen Rechenaufwand verursachen, insbesondere bei sehr großen Pipelines oder im Bereich von Big Data.

Verba

Verba ist ein spezialisiertes RAG-Framework, das sich auf Chatbots und konversationelle Anwendungen konzentriert. Es zeichnet sich durch eine enge Integration mit der Vektordatenbank Weaviate aus, wodurch Dokumente effizient abgerufen und direkt in Dialoge eingebunden werden können. Dadurch lassen sich Chatbots entwickeln, die nicht nur Antworten generieren, sondern auch auf externe Wissensquellen zurückgreifen.

Der einfache Einrichtungsprozess ermöglicht einen schnellen Einstieg und den Aufbau funktionaler RAG-Chatbots ohne großen Entwicklungsaufwand. Verba richtet sich somit an Teams und Programmierende, die schnell produktive und dialogbasierte Anwendungen erstellen möchten. Die Plattform unterstützt die nahtlose Nutzung von Vektorsuche und ermöglicht es, Informationen aus unterschiedlichen Quellen gezielt in Konversationen zu integrieren.

RAGatouille

RAGatouille macht das Retrieval-Modell ColBERT für das sogenannte Late-Interaction Retrieval zugänglich. Es richtet sich vor allem an Anwendungen, die große Dokumentensammlungen effizient durchsuchen und präzise Informationen extrahieren müssen. Das RAG-Framework unterstützt sowohl das Training als auch die Bereitstellung von ColBERT-Modellen und ermöglicht dadurch Indexierung und Abruflogik.

Durch die Nutzung von Late-Interaction Modellen liefert RAGatouille besonders genaue Ergebnisse bei komplexen Abfragen und ist gut skalierbar, selbst wenn große Datenbestände verarbeitet werden müssen. Dies macht es zu einer attraktiven Lösung für datenintensive Anwendungen, bei denen exakte Retrieval-Leistung entscheidend ist. Gleichzeitig bietet es Entwicklerinnen und Entwicklern die Möglichkeit, die Modelle und Indexstrukturen gezielt an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.

LLMWare

Das RAG-Framework LLMWare ist auf private und sichere Anwendungen spezialisiert und damit vor allem für Unternehmen interessant, die sensible Daten verarbeiten. Es ermöglicht lokales Hosting von Pipelines und unterstützt dabei die Nutzung verschiedener Large Language Models sowie Vektordatenbanken. Dadurch lassen sich RAG-Pipelines auf internen Datenbeständen betreiben, ohne dass Informationen an externe Dienste übermittelt werden müssen.

Das Framework bietet flexible Konfigurationsmöglichkeiten für die Kombination von Modellen, Indexierungsstrategien und Abrufmethoden. So können Entwicklerinnen und Entwickler Lösungen erstellen, die auf spezifische Anforderungen, Datensicherheit und Compliance-Richtlinien abgestimmt sind. LLMWare eignet sich besonders für Anwendungen, die auf DSGVO-konforme Wissenssysteme angewiesen sind, etwa im Finanzwesen, in der Forschung oder im Gesundheitsbereich.

Cohere Coral

Cohere Coral ist ein RAG-Framework, das speziell für Enterprise-Anwendungen entwickelt wurde und einen starken Fokus auf Sicherheit, Datenschutz und Quellenverankerung legt. Es ermöglicht Unternehmen, Sprachmodelle gezielt mit externem Wissen zu verbinden und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle abgerufenen Informationen nachvollziehbar und überprüfbar bleiben. Das Framework unterstützt die Integration von verschiedenen Datenquellen und erlaubt so den Aufbau von kontextbewussten und zuverlässigen Wissenssystemen.

Dank der klar strukturierten API können Entwicklerinnen und Entwickler Cohere Coral für Chatbots, Dokumentensuche oder wissensbasierte Assistenzanwendungen effizient in bestehende Systeme einbinden. Es bietet zudem Funktionen, um konforme und auditierbare RAG-Pipelines zu erstellen, die in regulierten Branchen wie Finanzen, Gesundheit oder Recht eingesetzt werden können.

Unstructured.io

Das RAG-Framework Unstructured.io hat sich auf die Vorverarbeitung unstrukturierter Dokumente spezialisiert. Es bietet Bibliotheken und Tools, um Inhalte aus PDFs, HTML-Dateien, Bildern oder anderen Formaten zu extrahieren und in eine für RAG-Pipelines nutzbare Form zu überführen. Damit können Programmiererinnen und Programmierer große Mengen unstrukturierter Daten effizient in Vektordatenbanken oder Indexstrukturen einspeisen und für den Abruf durch Sprachmodelle aufbereiten.

Ein zentraler Vorteil von Unstructured.io ist die Unterstützung zahlreicher Dateiformate und die Möglichkeit, Inhalte automatisch zu standardisieren. Dadurch lassen sich RAG-Pipelines schneller aufbauen und qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen. Allerdings kann die Verarbeitung stark unstrukturierter oder sehr komplexer Dokumente fehleranfällig sein, und bei sehr großen Datenbeständen kann die Vorverarbeitung zeit- und ressourcenintensiv werden.