أفضل 5 أطر عمل RAG في عام 2026: مقارنة LangChain وLlamaIndex وHaystack
أصبحت أطر عمل RAG (أطر عمل الاسترجاع المعزز) ضرورية لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج في عام 2026. إن أفضل أطر عمل RAG —LangChain، وLlamaIndex، وHaystack، وDSPy، وLangGraph — تمكن المطورين من الجمع بين نماذج اللغة الكبيرة واسترجاع المعرفة الخاصة بالمجال. عند مقارنة LangChain وLlamaIndex وHaystack، تشمل العوامل الرئيسية كفاءة الرمز المميز وحمل التنسيق وقدرات معالجة المستندات. تكشف معايير الأداء أن Haystack يحقق أقل استخدام للرمز المميز (حوالي 1,570 رمزًا)، بينما يوفر DSPy الحد الأدنى من الحمل (حوالي 3.53 مللي ثانية). يتفوق LlamaIndex في التطبيقات التي تركز على المستندات، ويوفر LangChain أقصى قدر من المرونة، ويقدم Haystack خطوط أنابيب جاهزة للإنتاج. يعد فهم بنيات إطار عمل RAG أمرًا بالغ الأهمية للمطورين الذين يقومون ببناء قواعد المعرفة وروبوتات الدردشة وأنظمة توليد الاسترجاع المعزز. ...