5 καλύτερα RAG Frameworks το 2026: LangChain vs LlamaIndex vs Haystack Compared
Τα πλαίσια RAG (πλαίσια Retrieval-Augmented Generation) έχουν γίνει απαραίτητα για τη δημιουργία εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης ποιότητας παραγωγής το 2026. Τα καλύτερα πλαίσια RAG—LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy και LangGraph— δίνουν στους προγραμματιστές τη δυνατότητα να συνδυάζουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα με ανάκτηση γνώσης για συγκεκριμένο τομέα. Όταν συγκρίνουμε το LangChain με το LlamaIndex με το Haystack, βασικοί παράγοντες περιλαμβάνουν την αποτελεσματικότητα του token, τα γενικά έξοδα ενορχήστρωσης και τις δυνατότητες επεξεργασίας εγγράφων. Τα σημεία αναφοράς απόδοσης αποκαλύπτουν ότι το Haystack επιτυγχάνει τη χαμηλότερη χρήση διακριτικού (~1.570 tokens), ενώ το DSPy προσφέρει ελάχιστη επιβάρυνση (~3,53 ms). Το LlamaIndex υπερέχει για εφαρμογές με επίκεντρο τα έγγραφα, το LangChain παρέχει μέγιστη ευελιξία και το Haystack προσφέρει αγωγούς έτοιμους για παραγωγή. Η κατανόηση των αρχιτεκτονικών πλαισίου RAG είναι ζωτικής σημασίας για τους προγραμματιστές που δημιουργούν βάσεις γνώσης, chatbot και συστήματα επαυξημένης παραγωγής με ανάκτηση. ...