Rámce RAG (rámce Retrieval-Augmented Generation) se staly nezbytnými pro vytváření aplikací umělé inteligence na produkční úrovni v roce 2026. Nejlepší rámce RAG – LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy a LangGraph – umožňují vývojářům kombinovat velké jazykové modely s vyhledáváním znalostí specifických pro doménu. Při porovnávání LangChain vs LlamaIndex vs Haystack patří mezi klíčové faktory efektivita tokenů, režie orchestrace a možnosti zpracování dokumentů. Výkonnostní benchmarky ukazují, že Haystack dosahuje nejnižšího využití tokenů (~1 570 tokenů), zatímco DSPy nabízí minimální režii (~3,53 ms). LlamaIndex vyniká pro aplikace zaměřené na dokumenty, LangChain poskytuje maximální flexibilitu a Haystack nabízí potrubí připravená k výrobě. Pochopení architektur rámců RAG je zásadní pro vývojáře, kteří vytvářejí znalostní báze, chatboty a systémy generování s rozšířeným vyhledáváním.

Tento komplexní průvodce zkoumá pět předních rámců RAG v roce 2026 a porovnává výkonnostní benchmarky, architektonické přístupy, případy použití a dopady na náklady, aby pomohl vývojářům a týmům vybrat optimální rámec pro vytváření aplikací RAG.

Proč na výběru rámce RAG záleží

Rámce RAG organizují komplexní pracovní postup přijímání dokumentů, vytváření vložení, získávání relevantního kontextu a generování odpovědí. Rámec, který zvolíte, určuje:

  • Rychlost vývoje – jak rychle můžete prototypovat a opakovat
  • Výkon systému – latence, efektivita tokenů a náklady na API
  • Udržovatelnost – jak snadno může váš tým ladit, testovat a škálovat
  • Flexibilita – přizpůsobivost novým modelům, vektorovým obchodům a případům použití

Podle IBM Research RAG umožňuje modelům umělé inteligence přístup ke znalostem specifickým pro doménu, které by jinak postrádaly, takže výběr rámce je zásadní pro přesnost a nákladovou efektivitu.

RAG Framework Performance Benchmark

Komplexní benchmark od AIMultiple v roce 2026 porovnával pět rámců používajících identické komponenty: GPT-4.1-mini, BGE-small embeddings, Qdrant vector store a Tavily web search. Všechny implementace dosáhly 100% přesnosti na testovací sadě 100 dotazů.

Klíčové metriky výkonu

Režie rámce (doba orchestrace):

  • DSPy: ~3,53 ms
  • Kupka sena: ~5,9 ms
  • LlamaIndex: ~6 ms
  • LangChain: ~10 ms
  • LangGraph: ~14 ms

Průměrné využití tokenu (na dotaz):

  • Kupka sena: ~1 570 žetonů
  • LlamaIndex: ~1 600 tokenů
  • DSPy: ~2 030 tokenů
  • LangGraph: ~2 030 tokenů
  • LangChain: ~2 400 tokenů

Benchmark izoloval režii rámce pomocí standardizovaných komponent a odhalil, že spotřeba tokenů má větší dopad na latenci a náklady než režie orchestrace. Nižší využití tokenu přímo snižuje náklady na API při používání komerčních LLM.

1. LlamaIndex — Nejlepší pro RAG aplikace zaměřené na dokumenty

LlamaIndex je účelově vytvořený pro zpracování dat, indexování a získávání dat. Původně se jmenoval GPT Index a zaměřuje se na vytváření dotazovatelných dokumentů pomocí inteligentních strategií indexování.

Klíčové vlastnosti

– Ekosystém LlamaHub – více než 160 datových konektorů pro rozhraní API, databáze, Google Workspaces a formáty souborů

  • Pokročilé indexování — vektorové indexy, stromové indexy, indexy klíčových slov a hybridní strategie
  • Transformace dotazů – automaticky zjednodušuje nebo rozkládá složité dotazy pro lepší vyhledávání
  • Následné zpracování uzlů – přehodnocení a filtrování získaných bloků před generováním
  • Složení indexů — zkombinujte více indexů do sjednocených rozhraní dotazů
  • Syntéza odpovědí — více strategií pro generování odpovědí z načteného kontextu

Architektura

LlamaIndex sleduje jasný RAG pipeline: načítání dat → indexování → dotazování → postprocessing → syntéza odpovědí. Jak uvádí IBM, transformuje velké textové datové sady do snadno dotazovatelných indexů a zjednodušuje generování obsahu s podporou RAG.

Výkon

V benchmarku AIMultiple LlamaIndex prokázal vysokou efektivitu tokenů (~1 600 tokenů na dotaz) a nízkou režii (~6 ms), díky čemuž je nákladově efektivní pro velké objemy vyhledávání.

Ceny

Samotný LlamaIndex je open-source a zdarma. Náklady pocházejí z:

  • Využití LLM API (OpenAI, Anthropic, atd.)
  • Hosting vektorové databáze (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
  • Odvození modelu vložení

Nejlepší pro

Týmy vytvářející systémy pro vyhledávání dokumentů, správu znalostí nebo Q&A, kde je přesnost vyhledávání prvořadá. Ideální, když je vaším primárním případem použití dotazování na strukturovaná nebo polostrukturovaná textová data.

Omezení

  • Méně flexibilní pro vícekrokové pracovní postupy agentů ve srovnání s LangChain
  • Menší komunita a ekosystém než LangChain
  • Primárně optimalizováno pro úlohy vyhledávání spíše než pro obecnou orchestraci

2. LangChain — Nejlepší pro komplexní agentní pracovní postupy

LangChain je všestranný rámec pro vytváření aplikací agentní umělé inteligence. Poskytuje modulární komponenty, které lze „zřetězit“ dohromady pro komplexní pracovní postupy zahrnující více LLM, nástrojů a rozhodovacích bodů.

Klíčové vlastnosti

  • Chains – sestavte LLM, výzvy a nástroje do opakovaně použitelných pracovních postupů
  • Agenti — subjekty s autonomním rozhodováním, které vybírají nástroje a provádějí úkoly
  • Paměťové systémy – historie konverzace, paměť entit a znalostní grafy
  • Ekosystém nástrojů – rozsáhlé integrace s vyhledávači, rozhraními API a databázemi
  • LCEL (LangChain Expression Language) – deklarativní syntaxe pro vytváření řetězců s operátorem |
  • LangSmith — sada pro hodnocení a monitorování pro testování a optimalizaci
  • LangServe – rámec pro nasazení, který převádí řetězce na REST API

Architektura

LangChain používá imperativní model orchestrace, kde je řídicí tok řízen prostřednictvím standardní logiky Pythonu. Jednotlivé komponenty jsou malé, skládací řetězy, které lze sestavit do větších pracovních postupů.

Výkon

Srovnávací test AIMultiple ukázal, že LangChain měl nejvyšší využití tokenů (~2 400 na dotaz) a vyšší režii orchestrace (~10 ms). To odráží jeho flexibilitu – více abstrakčních vrstev poskytuje všestrannost, ale zvyšuje režii zpracování.

Ceny

  • LangChain Core: Open-source, zdarma
  • LangSmith: 39 $/uživatel/měsíc pro plán vývojáře, vlastní podnikové ceny
  • LangServe: Zdarma (nasazení s vlastním hostitelem)

Uplatňují se dodatečné náklady na LLM API a vektorové databáze.

Nejlepší pro

Týmy vytvářející komplexní agentní systémy s mnoha nástroji, rozhodovacími body a autonomními pracovními postupy. Zvláště silné, když potřebujete rozsáhlé integrace nebo plánujete sestavit více aplikací AI se sdílenými komponentami.

Omezení

  • Vyšší spotřeba tokenů znamená zvýšené náklady na API
  • Strmější křivka učení díky rozsáhlým abstrakcím
  • Může být přepracován pro jednoduché úkoly vyhledávání

3. Haystack — Nejlepší pro podnikové systémy připravené na produkci

Haystack je open-source framework od deepset zaměřený na produkční nasazení. Využívá architekturu založenou na komponentách s explicitními vstupně-výstupními smlouvami a prvotřídní pozorovatelností.

Klíčové vlastnosti

  • Architektura komponent – typizované, opakovaně použitelné komponenty s dekorátorem @component
  • Pipeline DSL — jasná definice toku dat mezi komponentami
  • Flexibilita backendu – snadno vyměňte LLM, retrievery a rankery beze změn kódu
  • Vestavěná pozorovatelnost — granulární instrumentace latence na úrovni komponent
  • Produkční design – ukládání do mezipaměti, dávkování, zpracování chyb a monitorování
  • Document Stores – nativní podpora pro Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant
  • REST API generation – automatické koncové body API pro potrubí

Architektura

Haystack klade důraz na modularitu a testovatelnost. Každá komponenta má explicitní vstupy a výstupy, což usnadňuje testování, zesměšňování a výměnu částí potrubí. Řídicí tok zůstává standardním Pythonem se složením komponent.

Výkon

Haystack dosáhl nejnižšího využití tokenů v benchmarku (~1 570 na dotaz) a konkurenční režie (~5,9 ms), díky čemuž je vysoce nákladově efektivní pro produkční nasazení.

Ceny

  • Haystack: Open-source, zdarma
  • deepset Cloud: Spravovaná služba začínající na 950 $ měsíčně pro malá nasazení

Nejlepší pro

Podnikové týmy nasazující produkční systémy RAG vyžadující spolehlivost, pozorovatelnost a dlouhodobou udržovatelnost. Ideální, když potřebujete jasné kontrakty na komponenty a možnost swapovat základní technologie.

Omezení

  • Menší komunita ve srovnání s LangChain
  • Méně rozsáhlý ekosystém nástrojů
  • Podrobnější kód díky explicitním definicím komponent

4. DSPy — Nejlepší pro Minimal Boilerplate a Signature-First Design

DSPy je první signaturní programovací rámec od Stanfordu, který zachází s výzvami a interakcemi LLM jako s sestavitelnými moduly s typizovanými vstupy a výstupy.

Klíčové vlastnosti

  • Podpisy — definujte záměr úlohy prostřednictvím specifikací vstupu/výstupu
  • Moduly – zapouzdřují výzvy a volání LLM (např. dspy.Predict, dspy.ChainOfThought)
  • Optimizers — automatická optimalizace výzvy (MIPROv2, BootstrapFewShot)
  • Minimální lepicí kód – záměna mezi Predict a CoT nemění smlouvy
  • Centralizovaná konfigurace — model a rychlá obsluha na jednom místě
  • Bezpečnost typu — strukturované výstupy bez ruční analýzy

Architektura

DSPy používá funkční programovací paradigma, kde je každý modul opakovaně použitelnou součástí. Přístup na prvním místě podpisu znamená, že definujete co chcete, a DSPy zvládá jak vyvolat model.

Výkon

DSPy vykázal v benchmarku nejnižší režii rámce (~3,53 ms). Využití tokenu však bylo mírné (~2 030 na dotaz). Výsledky použily dspy.Predict (žádný řetězec myšlenek) pro spravedlnost; povolení optimalizátorů by změnilo výkonnostní charakteristiky.

Ceny

DSPy je open source a zdarma. Náklady jsou omezeny na použití LLM API.

Nejlepší pro

Výzkumníci a týmy, kteří oceňují čistou abstrakcí a chtějí minimalizovat standardní obsah. Zvláště užitečné, když chcete experimentovat s rychlou optimalizací nebo potřebujete silné typové smlouvy.

Omezení

  • Menší ekosystém a komunita
  • Méně dokumentace ve srovnání s LangChain/LlamaIndex
  • Novější rámec s menším počtem případových studií z reálného světa
  • Přístup založený na podpisu vyžaduje změnu mentálního modelu

5. LangGraph — Nejlepší pro vícekrokové pracovní postupy založené na grafech

LangGraph je první grafová orchestrační struktura LangChain pro vytváření stavových, multiagentních systémů s komplexní logikou větvení.

Klíčové vlastnosti

  • Grafové paradigma – definujte pracovní postupy jako uzly a hrany
  • Podmíněné hrany — dynamické směrování na základě stavu
  • Správa zadaného stavu — TypedDict s aktualizacemi ve stylu redukce
  • Cykly a smyčky – podpora pro iterativní pracovní postupy a opakování
  • Persistence – uložení a obnovení stavu pracovního postupu
  • Human-in-the-loop – pauza pro schválení nebo zadání během provádění
  • Paralelní provádění – souběžné spouštění nezávislých uzlů

Architektura

LangGraph považuje řídicí tok za součást samotné architektury. Propojíte uzly (funkce) s hranami (přechody) a framework se stará o příkaz k provedení, správu stavu a větvení.

Výkon

LangGraph měl nejvyšší rámcovou režii (~14 ms) kvůli složitosti orchestrace grafů. Využití tokenu bylo mírné (~2 030 na dotaz).

Ceny

LangGraph je open-source. V případě použití se účtují náklady na monitorování LangSmith (39 USD/uživatel/měsíc pro úroveň vývojáře).

Nejlepší pro

Týmy vytvářející komplexní multiagentní systémy vyžadující sofistikovaný tok řízení, opakování, paralelní provádění a stálost stavu. Ideální pro dlouhotrvající pracovní postupy s více rozhodovacími body.

Omezení

  • Nejvyšší režie orchestrace
  • Složitější mentální model než imperativní rámce
  • Nejlépe se hodí pro skutečně složité pracovní postupy – pro jednoduché RAG může být příliš mnoho

Výběr správného rámce pro váš případ použití

Použijte LlamaIndex, pokud:

  • Vaší primární potřebou je vyhledávání a vyhledávání dokumentů
  • Chcete co nejefektivnější využití tokenu pro dotazy RAG
  • Vytváříte znalostní báze, systémy Q&A nebo sémantické vyhledávání
  • Oceňujete jasné, lineární RAG potrubí před složitou orchestrací

Použijte LangChain, pokud:

  • Potřebujete rozsáhlé integrace nástrojů (vyhledávání, API, databáze)
  • Vytváříte několik aplikací AI se sdílenými komponentami
  • Chcete největší ekosystém a podporu komunity
  • Jsou vyžadovány agentské pracovní postupy s autonomním rozhodováním

Použijte Haystack, pokud:

  • Nasazujete produkční systémy vyžadující spolehlivost
  • Potřebujete prvotřídní pozorovatelnost a monitorování
  • Prioritou je testovatelnost a nahraditelnost komponent
  • Chcete co nejhospodárnější použití tokenu

Použijte DSPy, pokud:

  • Chcete minimální standardy a čisté abstrakce
  • Pro váš případ použití je důležitá rychlá optimalizace
  • Ceníte si bezpečnosti typu a funkčních vzorů programování
  • Jste spokojeni s novějšími, výzkumně orientovanými frameworky

Použijte LangGraph, pokud:

  • Váš pracovní postup vyžaduje složité větvení a smyčky
  • Potřebujete stavovou, multiagentní orchestraci
  • Jsou vyžadovány schvalovací kroky typu Human in the Loop
  • Paralelní provádění by výrazně zlepšilo výkon

Zkušenosti s architekturou a vývojáři

Podle AIMultiple analysis by výběr rámce měl zvážit:

  • LangGraph: Deklarativní paradigma grafu. Řídicí tok je součástí architektury. Dobře se škáluje pro složité pracovní postupy.
  • LlamaIndex: Nezbytná orchestrace. Procedurální skripty s jasnými primitivy vyhledávání. Čitelné a laditelné.
  • LangChain: imperativ s deklarativními složkami. Složitelné řetězce pomocí operátoru |. Rychlé prototypování.
  • Haystack: Na základě komponent s explicitními I/O kontrakty. Připraveno pro výrobu s jemnozrnnou kontrolou.
  • DSPy: Programy s prvním podpisem. Vývoj řízený smlouvou s minimálním standardem.

Úvahy o nákladech

Využití tokenů přímo ovlivňuje náklady na API. Na základě benchmarku s cenou GPT-4.1-mini (~0,15 $ za milion vstupních tokenů):

Cena za 1 000 dotazů:

  • Kupka sena: ~ 0,24 $ (1 570 tokenů × 1 000 / 1 milion × 0,15 $)
  • LlamaIndex: ~ 0,24 $ (1 600 tokenů × 1 000 / 1 milion × 0,15 $)
  • DSPy: ~ 0,30 $ (2 030 tokenů × 1 000 / 1 milion × 0,15 $) – LangGraph: ~ 0,30 $ (2 030 tokenů × 1 000 / 1 milion × 0,15 $)
  • LangChain: ~ 0,36 $ (2 400 tokenů × 1 000 / 1 milion × 0,15 $)

V měřítku (10 milionů dotazů za měsíc) je rozdíl mezi Haystack a LangChain přibližně $1 200 za měsíc jen v nákladech na API.

Výstraha ohledně benchmarku

AIMultiple výzkumníci poznamenávají, že jejich výsledky jsou specifické pro testovanou architekturu, modely a výzvy. Ve výrobě:

  • Paralelní provádění LangGraph by mohlo výrazně snížit latenci
  • Optimalizátory DSPy (MIPROv2, Chain-of-Thought) by mohly zlepšit kvalitu odpovědí
  • Nebyly použity funkce ukládání do mezipaměti a dávkování Haystack
  • Pokročilé strategie indexování LlamaIndex nebyly plně využity
  • Optimalizace LCEL LangChain byly omezeny standardizací

Výkon v reálném světě závisí na vašem konkrétním případu použití, charakteristikách dat a volbě architektury.

Nové trendy ve vývoji rámce RAG

Rámcové prostředí RAG se stále vyvíjí:

  • Multimodální podpora – přesahující text k obrázkům, zvuku a videu
  • Hybridní vyhledávání – kombinující vektorové vyhledávání s párováním klíčových slov a znalostními grafy
  • Optimalizace dotazů — automatický rozklad a směrování dotazů
  • Evaluation frameworks – vestavěné nástroje pro testování a srovnávání
  • Abstrakce nasazení — snazší cesta od prototypu k výrobě
  • Optimalizace nákladů – snížení využití tokenů a volání API

Závěr

Výběr rámce RAG v roce 2026 závisí na vašich konkrétních potřebách:

  • LlamaIndex vyniká při vyhledávání zaměřeném na dokumenty se silnou účinností tokenů
  • LangChain poskytuje nejrozsáhlejší ekosystém pro komplexní agentní pracovní postupy
  • Haystack poskytuje spolehlivost připravenou k výrobě s nejnižšími náklady na token
  • DSPy nabízí minimální standard s abstrakcí na prvním místě
  • LangGraph zvládá sofistikované multiagentní systémy s grafovou orchestrací

Pro většinu týmů začínajících s RAG poskytuje LlamaIndex nejrychlejší cestu k produkci pro aplikace zaměřené na vyhledávání, zatímco LangChain má smysl, když očekáváte, že budete potřebovat rozsáhlé nástroje a schopnosti agentů. Podnikové týmy by měly silně zvážit Haystack pro jeho prvotřídní design a nákladovou efektivitu.

Rámce se vzájemně nevylučují – mnoho produkčních systémů je kombinuje a používá LlamaIndex pro vyhledávání a LangChain pro orchestraci. Při vytváření systémů RAG také vyhodnoťte vektorové databáze pro aplikace AI pro efektivní vyhledávání podobnosti a zvažte open source LLM jako alternativy ke komerčním modelům. Začněte s rámcem, který odpovídá vašemu primárnímu případu použití, měřte výkon s vašimi skutečnými daty a iterujte na základě reálných výsledků. Pro systémy stavební výroby RAG nabízí Building LLM Apps praktické vzory a osvědčené postupy pro generování rozšířené vyhledáváním.

Často kladené otázky

Mám pro svého RAG chatbota používat LangChain nebo LlamaIndex?

U chatbotů pro dotazy a odpovědi náročné na dokumenty poskytuje LlamaIndex obvykle rychlejší vývoj s lepší účinností tokenů (~1 600 tokenů oproti ~2 400). LangChain vyniká, když váš chatbot potřebuje více nástrojů, externí API nebo komplexní vícekrokové uvažování. Pokud je vaší primární potřebou „dotazovat se na dokumenty a vrátit odpovědi“, začněte s LlamaIndex. Pokud očekáváte, že budete potřebovat schopnosti agenta, vyhledávání na webu nebo integraci s více službami, ekosystém LangChain poskytuje dlouhodobější flexibilitu navzdory vyšším nákladům na token.

Jaký je nejjednodušší rámec RAG pro začátečníky?

LlamaIndex nabízí nejjednodušší vstupní bod s intuitivními rozhraními API na vysoké úrovni. Funkční RAG systém můžete sestavit do 20 řádků kódu. Haystack poskytuje vynikající dokumentaci a jasné návody pro produkční pracovní postupy. LangChain má nejrozsáhlejší učební zdroje, ale strmější počáteční složitost. DSPy vyžaduje pochopení paradigmatu prvního podpisu. Chcete-li se rychle naučit koncepty RAG, začněte s LlamaIndex; pro vzory připravené k výrobě zvažte Haystack.

Mohu později změnit rámce RAG, aniž bych vše přepisoval?

Přepínání je možné, ale vyžaduje značnou refaktorizaci. Rámce sdílejí společné koncepty (embedding, vektorové úložiště, retrievery), ale implementují je odlišně. Vaše vektorová databáze a vkládání dokumentů zůstávají přenosné – logiku orchestrace je třeba přepsat. Mnoho týmů používá abstraktní vrstvy k izolaci aplikačního kódu od specifik rámce. Naplánujte si 2-4 týdny migrační práce pro středně velké projekty. Zvažte to při počáteční volbě – změna má skutečné náklady.

Který rámec RAG je nejlepší pro produkci?

Haystack je výslovně navržen pro produkční nasazení s REST API, podporou Docker, monitorováním a nejnižšími náklady na token (~1 200 $ měsíčně méně než LangChain při 10 milionech dotazů). LlamaIndex nabízí spolehlivost připravenou k výrobě se silnou účinností tokenů. LangChain pracuje ve výrobě, ale vyžaduje pečlivější správu zdrojů kvůli vyšší spotřebě tokenů. Vyhodnoťte na základě provozní vyspělosti vašeho týmu, požadavků na monitorování a tolerance pro ladění složitých abstrakcí.

Kolik vlastně stojí provoz systému RAG?

Náklady se dělí na hostování vektorových databází (20–200 USD/měsíc v závislosti na měřítku), volání LLM API (dominantní faktor) a generování vkládání. Použití GPT-4.1-mini při 1 milionu dotazů/měsíc: Haystack stojí ~ 240 $, LangChain ~ 360 $ – měsíční rozdíl 120 $. Samoobslužné open source LLM eliminují náklady na token, ale vyžadují infrastrukturu (500–2 000 USD/měsíc pro GPU). Většina produkčních systémů RAG stojí 500-5000 USD měsíčně v závislosti na provozu, volbě modelu a úsilí o optimalizaci.

*Údaje o výkonu pocházejí z AIMultiple RAG Framework Benchmark (2026) a IBM LlamaIndex vs LangChain Analysis ().