2026 में उत्पादन-ग्रेड एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए आरएजी फ्रेमवर्क (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन फ्रेमवर्क) आवश्यक हो गए हैं। सर्वश्रेष्ठ आरएजी फ्रेमवर्क- लैंगचेन, लामाइंडेक्स, हेस्टैक, डीएसपीवाई और लैंगग्राफ- डेवलपर्स को डोमेन-विशिष्ट ज्ञान पुनर्प्राप्ति के साथ बड़े भाषा मॉडल को संयोजित करने में सक्षम बनाते हैं। लैंगचेन बनाम लामाइंडेक्स बनाम हेस्टैक की तुलना करते समय, प्रमुख कारकों में टोकन दक्षता, ऑर्केस्ट्रेशन ओवरहेड और दस्तावेज़ प्रसंस्करण क्षमताएं शामिल हैं। प्रदर्शन बेंचमार्क से पता चलता है कि हेस्टैक सबसे कम टोकन उपयोग (~1,570 टोकन) प्राप्त करता है, जबकि डीएसपीवाई न्यूनतम ओवरहेड (~3.53 एमएस) प्रदान करता है। LlamaIndex दस्तावेज़-केंद्रित अनुप्रयोगों के लिए उत्कृष्ट है, लैंगचेन अधिकतम लचीलापन प्रदान करता है, और हेस्टैक उत्पादन-तैयार पाइपलाइन प्रदान करता है। ज्ञान आधार, चैटबॉट और पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी प्रणाली बनाने वाले डेवलपर्स के लिए आरएजी फ्रेमवर्क आर्किटेक्चर को समझना महत्वपूर्ण है।
यह व्यापक मार्गदर्शिका 2026 में पांच प्रमुख आरएजी फ्रेमवर्क की जांच करती है, जिसमें डेवलपर्स और टीमों को आरएजी अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए इष्टतम ढांचे का चयन करने में मदद करने के लिए प्रदर्शन बेंचमार्क, वास्तुशिल्प दृष्टिकोण, उपयोग के मामलों और लागत निहितार्थ की तुलना की जाती है।
RAG फ्रेमवर्क चॉइस क्यों मायने रखती है
आरएजी फ्रेमवर्क दस्तावेजों को अंतर्ग्रहण करने, एम्बेडिंग बनाने, प्रासंगिक संदर्भ पुनर्प्राप्त करने और प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के जटिल वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करता है। आपके द्वारा चुना गया ढाँचा यह निर्धारित करता है:
- विकास की गति - आप कितनी जल्दी प्रोटोटाइप और पुनरावृति कर सकते हैं
- सिस्टम प्रदर्शन - विलंबता, टोकन दक्षता और एपीआई लागत
- रखरखाव - आपकी टीम कितनी आसानी से डिबग, परीक्षण और स्केल कर सकती है
- लचीलापन - नए मॉडल, वेक्टर स्टोर और उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलनशीलता
[आईबीएम रिसर्च] (https://www.ibm.com/think/topics/llamaindex-vs-langचेन) के अनुसार, RAG एआई मॉडल को डोमेन-विशिष्ट ज्ञान तक पहुंचने में सक्षम बनाता है जो अन्यथा उनके पास नहीं होगा, जिससे सटीकता और लागत दक्षता के लिए फ्रेमवर्क चयन महत्वपूर्ण हो जाता है।
आरएजी फ्रेमवर्क प्रदर्शन बेंचमार्क
2026 में एक व्यापक [एआईमल्टीपल द्वारा बेंचमार्क] (https://research.aimultiple.com/rag-frameworks/) ने समान घटकों का उपयोग करते हुए पांच फ्रेमवर्क की तुलना की: GPT-4.1-मिनी, BGE-छोटे एम्बेडिंग, क्यूड्रेंट वेक्टर स्टोर और टैविली वेब सर्च। सभी कार्यान्वयनों ने 100 प्रश्नों के परीक्षण सेट पर 100% सटीकता हासिल की।
प्रमुख प्रदर्शन मेट्रिक्स
फ़्रेमवर्क ओवरहेड (ऑर्केस्ट्रेशन समय):
- डीएसपीवाई: ~3.53 एमएस
- हेस्टैक: ~5.9 एमएस
- लामाइंडेक्स: ~6 एमएस
- लैंगचेन: ~10 एमएस
- लैंगग्राफ: ~14 एमएस
औसत टोकन उपयोग (प्रति क्वेरी):
- हेस्टैक: ~1,570 टोकन
- LlamaIndex: ~1,600 टोकन
- डीएसपीवाई: ~2,030 टोकन
- लैंगग्राफ: ~2,030 टोकन
- लैंगचेन: ~2,400 टोकन
मानकीकृत घटकों का उपयोग करके बेंचमार्क ने फ्रेमवर्क ओवरहेड को अलग कर दिया, जिससे पता चला कि टोकन की खपत का ऑर्केस्ट्रेशन ओवरहेड की तुलना में विलंबता और लागत पर अधिक प्रभाव पड़ता है। वाणिज्यिक एलएलएम का उपयोग करते समय टोकन का कम उपयोग सीधे एपीआई लागत को कम करता है।
1. लामाइंडेक्स - दस्तावेज़-केंद्रित आरएजी अनुप्रयोगों के लिए सर्वोत्तम
LlamaIndex डेटा अंतर्ग्रहण, अनुक्रमण और पुनर्प्राप्ति वर्कफ़्लो के उद्देश्य से बनाया गया है। मूल रूप से जीपीटी इंडेक्स नाम दिया गया, यह बुद्धिमान अनुक्रमण रणनीतियों के माध्यम से दस्तावेजों को पूछताछ योग्य बनाने पर केंद्रित है।
प्रमुख विशेषताऐं
- LlamaHub इकोसिस्टम - एपीआई, डेटाबेस, Google वर्कस्पेस और फ़ाइल स्वरूपों के लिए 160 से अधिक डेटा कनेक्टर
- उन्नत अनुक्रमण - वेक्टर अनुक्रमणिका, वृक्ष अनुक्रमणिका, कीवर्ड अनुक्रमणिका, और हाइब्रिड रणनीतियाँ
- क्वेरी परिवर्तन - बेहतर पुनर्प्राप्ति के लिए जटिल प्रश्नों को स्वचालित रूप से सरल या विघटित करता है
- नोड पोस्टप्रोसेसिंग - पीढ़ी से पहले पुनर्प्राप्त खंडों को पुन: व्यवस्थित करना और फ़िल्टर करना
- अनुक्रमणिका की संरचना - एकाधिक अनुक्रमितों को एकीकृत क्वेरी इंटरफ़ेस में संयोजित करें
- प्रतिक्रिया संश्लेषण - पुनर्प्राप्त संदर्भ से उत्तर उत्पन्न करने के लिए कई रणनीतियाँ
वास्तुकला
LlamaIndex एक स्पष्ट RAG पाइपलाइन का अनुसरण करता है: डेटा लोडिंग → इंडेक्सिंग → क्वेरी → पोस्टप्रोसेसिंग → प्रतिक्रिया संश्लेषण। जैसा कि आईबीएम ने नोट किया है, यह बड़े टेक्स्ट डेटासेट को आसानी से क्वेरी करने योग्य इंडेक्स में बदल देता है, जिससे RAG-सक्षम सामग्री निर्माण सुव्यवस्थित हो जाता है।
प्रदर्शन
AIMultiple बेंचमार्क में, LlamaIndex ने मजबूत टोकन दक्षता (प्रति क्वेरी ~ 1,600 टोकन) और कम ओवरहेड (~ 6 एमएस) का प्रदर्शन किया, जिससे यह उच्च-मात्रा पुनर्प्राप्ति वर्कलोड के लिए लागत प्रभावी बन गया।
मूल्य निर्धारण
LlamaIndex स्वयं ओपन-सोर्स और मुफ़्त है। लागत आती है:
- एलएलएम एपीआई उपयोग (ओपनएआई, एंथ्रोपिक, आदि)
- वेक्टर डेटाबेस होस्टिंग (पाइनकोन, वीविएट, क्यूड्रेंट)
- एम्बेडिंग मॉडल अनुमान
के लिए सर्वश्रेष्ठ
टीमें दस्तावेज़ खोज, ज्ञान प्रबंधन, या प्रश्नोत्तर प्रणाली का निर्माण कर रही हैं जहां पुनर्प्राप्ति सटीकता सर्वोपरि है। आदर्श जब आपका प्राथमिक उपयोग मामला संरचित या अर्ध-संरचित पाठ डेटा की क्वेरी कर रहा हो।
सीमाएँ
- लैंगचेन की तुलना में मल्टी-स्टेप एजेंट वर्कफ़्लो के लिए कम लचीला
- लैंगचेन की तुलना में छोटा समुदाय और पारिस्थितिकी तंत्र
- मुख्य रूप से सामान्य ऑर्केस्ट्रेशन के बजाय पुनर्प्राप्ति कार्यों के लिए अनुकूलित
2. लैंगचेन - कॉम्प्लेक्स एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ के लिए सर्वश्रेष्ठ
लैंगचेन एजेंटिक एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक बहुमुखी ढांचा है। यह मॉड्यूलर घटक प्रदान करता है जिन्हें कई एलएलएम, टूल और निर्णय बिंदुओं वाले जटिल वर्कफ़्लो के लिए एक साथ “जंजीर” बनाया जा सकता है।
प्रमुख विशेषताऐं
- चेन - एलएलएम, प्रॉम्प्ट और टूल को पुन: प्रयोज्य वर्कफ़्लो में लिखें
- एजेंट - स्वायत्त निर्णय लेने वाली संस्थाएं जो उपकरण का चयन करती हैं और कार्यों को निष्पादित करती हैं
- मेमोरी सिस्टम - वार्तालाप इतिहास, इकाई मेमोरी, और ज्ञान ग्राफ़
- टूल इकोसिस्टम - खोज इंजन, एपीआई, डेटाबेस के साथ व्यापक एकीकरण
- एलसीईएल (लैंगचेन एक्सप्रेशन लैंग्वेज) -
|ऑपरेटर के साथ श्रृंखला बनाने के लिए घोषणात्मक वाक्यविन्यास - लैंगस्मिथ - परीक्षण और अनुकूलन के लिए मूल्यांकन और निगरानी सुइट
- LangServe - परिनियोजन ढाँचा जो चेन को REST API में परिवर्तित करता है
वास्तुकला
लैंगचेन एक अनिवार्य ऑर्केस्ट्रेशन मॉडल का उपयोग करता है जहां नियंत्रण प्रवाह को मानक पायथन तर्क के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है। व्यक्तिगत घटक छोटी, संयोजित श्रृंखलाएँ हैं जिन्हें बड़े वर्कफ़्लो में इकट्ठा किया जा सकता है।
प्रदर्शन
एआईमल्टीपल बेंचमार्क से पता चला कि लैंगचेन में उच्चतम टोकन उपयोग (~2,400 प्रति क्वेरी) और उच्च ऑर्केस्ट्रेशन ओवरहेड (~10 एमएस) था। यह इसके लचीलेपन को दर्शाता है - अधिक अमूर्त परतें बहुमुखी प्रतिभा प्रदान करती हैं लेकिन प्रसंस्करण ओवरहेड जोड़ती हैं।
मूल्य निर्धारण
- लैंगचेन कोर: ओपन-सोर्स, मुफ़्त
- लैंगस्मिथ: डेवलपर योजना, कस्टम एंटरप्राइज़ मूल्य निर्धारण के लिए $39/उपयोगकर्ता/माह
- लैंगसर्व: नि:शुल्क (स्वयं-होस्टेड परिनियोजन)
एलएलएम एपीआई और वेक्टर डेटाबेस के लिए अतिरिक्त लागत लागू होती है।
के लिए सर्वश्रेष्ठ
टीमें कई उपकरणों, निर्णय बिंदुओं और स्वायत्त वर्कफ़्लो के साथ जटिल एजेंटिक सिस्टम का निर्माण कर रही हैं। विशेष रूप से तब मजबूत जब आपको व्यापक एकीकरण की आवश्यकता हो या साझा घटकों के साथ कई एआई एप्लिकेशन बनाने की योजना हो।
सीमाएँ
- अधिक टोकन खपत का मतलब एपीआई लागत में वृद्धि है
- व्यापक अमूर्तताओं के कारण तीव्र सीखने की अवस्था
- सरल पुनर्प्राप्ति कार्यों के लिए अति-इंजीनियरिंग किया जा सकता है
3. हेस्टैक - उत्पादन के लिए तैयार एंटरप्राइज सिस्टम के लिए सर्वश्रेष्ठ
हेस्टैक उत्पादन परिनियोजन पर केंद्रित डीपसेट द्वारा एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। यह स्पष्ट इनपुट/आउटपुट अनुबंधों और प्रथम श्रेणी अवलोकन क्षमता के साथ एक घटक-आधारित वास्तुकला का उपयोग करता है।
प्रमुख विशेषताऐं
- घटक वास्तुकला -
@componentडेकोरेटर के साथ टाइप किए गए, पुन: प्रयोज्य घटक - पाइपलाइन डीएसएल - घटकों के बीच डेटा प्रवाह की स्पष्ट परिभाषा
- बैकएंड लचीलापन - बिना कोड परिवर्तन के एलएलएम, रिट्रीवर्स और रैंकर्स को आसानी से स्वैप करें
- अंतर्निहित अवलोकन - घटक-स्तरीय विलंबता का दानेदार उपकरण
- उत्पादन-प्रथम डिज़ाइन - कैशिंग, बैचिंग, त्रुटि प्रबंधन और निगरानी
- दस्तावेज़ भंडार - इलास्टिक्स खोज, ओपन सर्च, वीविएट, क्यूड्रेंट के लिए मूल समर्थन
- रेस्ट एपीआई जेनरेशन - पाइपलाइनों के लिए स्वचालित एपीआई एंडपॉइंट
वास्तुकला
हेस्टैक मॉड्यूलरिटी और टेस्टेबिलिटी पर जोर देता है। प्रत्येक घटक में स्पष्ट इनपुट और आउटपुट होते हैं, जिससे पाइपलाइन के हिस्सों का परीक्षण करना, मॉक करना और बदलना आसान हो जाता है। घटक संरचना के साथ नियंत्रण प्रवाह मानक पायथन बना हुआ है।
प्रदर्शन
हेस्टैक ने बेंचमार्क में सबसे कम टोकन उपयोग (~1,570 प्रति क्वेरी) और प्रतिस्पर्धी ओवरहेड (~5.9 एमएस) हासिल किया, जिससे यह उत्पादन परिनियोजन के लिए अत्यधिक लागत प्रभावी बन गया।
मूल्य निर्धारण
- हेस्टैक: ओपन-सोर्स, मुफ़्त
- डीपसेट क्लाउड: छोटी तैनाती के लिए $950/माह से शुरू होने वाली प्रबंधित सेवा
के लिए सर्वश्रेष्ठ
एंटरप्राइज़ टीमें विश्वसनीयता, अवलोकनशीलता और दीर्घकालिक रखरखाव की आवश्यकता वाले उत्पादन आरएजी सिस्टम को तैनात कर रही हैं। आदर्श जब आपको स्पष्ट घटक अनुबंध और अंतर्निहित प्रौद्योगिकियों को स्वैप करने की क्षमता की आवश्यकता होती है।
सीमाएँ
- लैंगचेन की तुलना में छोटा समुदाय
- कम व्यापक उपकरण पारिस्थितिकी तंत्र
- स्पष्ट घटक परिभाषाओं के कारण अधिक वर्बोज़ कोड
4. डीएसपीवाई - मिनिमल बॉयलरप्लेट और सिग्नेचर-फर्स्ट डिजाइन के लिए सर्वश्रेष्ठ
DSPy स्टैनफोर्ड का एक सिग्नेचर-फर्स्ट प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क है जो टाइप किए गए इनपुट और आउटपुट के साथ प्रॉम्प्ट और एलएलएम इंटरैक्शन को कंपोज़ेबल मॉड्यूल के रूप में मानता है।
प्रमुख विशेषताऐं
- हस्ताक्षर - इनपुट/आउटपुट विनिर्देशों के माध्यम से कार्य के इरादे को परिभाषित करें
- मॉड्यूल - प्रॉम्प्टिंग और एलएलएम कॉल को इनकैप्सुलेट करें (उदाहरण के लिए,
dspy.Predict,dspy.ChainOfThought) - ऑप्टिमाइज़र - स्वचालित शीघ्र अनुकूलन (MIPROv2, बूटस्ट्रैपफ्यूशॉट)
- न्यूनतम गोंद कोड -
भविष्यवाणीऔरसीओटीके बीच अदला-बदली से अनुबंध नहीं बदलते - केंद्रीकृत विन्यास - एक ही स्थान पर मॉडल और शीघ्र संचालन
- प्रकार की सुरक्षा - मैन्युअल पार्सिंग के बिना संरचित आउटपुट
वास्तुकला
DSPy एक कार्यात्मक प्रोग्रामिंग प्रतिमान का उपयोग करता है जहां प्रत्येक मॉड्यूल एक पुन: प्रयोज्य घटक है। हस्ताक्षर-प्रथम दृष्टिकोण का अर्थ है कि आप परिभाषित करते हैं कि आप क्या चाहते हैं, और DSPy मॉडल को संकेत देने के लिए कैसे संभालता है।
प्रदर्शन
डीएसपीवाई ने बेंचमार्क में न्यूनतम फ्रेमवर्क ओवरहेड (~3.53 एमएस) दिखाया। हालाँकि, टोकन का उपयोग मध्यम था (~2,030 प्रति क्वेरी)। परिणामों में निष्पक्षता के लिए dspy.Predict (कोई चेन-ऑफ-थॉट नहीं) का उपयोग किया गया; ऑप्टिमाइज़र को सक्षम करने से प्रदर्शन विशेषताएँ बदल जाएंगी।
मूल्य निर्धारण
DSPy ओपन-सोर्स और मुफ़्त है। लागत एलएलएम एपीआई उपयोग तक सीमित है।
के लिए सर्वश्रेष्ठ
शोधकर्ता और टीमें जो स्वच्छ अमूर्तता को महत्व देते हैं और बॉयलरप्लेट को न्यूनतम करना चाहते हैं। विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब आप त्वरित अनुकूलन के साथ प्रयोग करना चाहते हैं या मजबूत प्रकार के अनुबंधों की आवश्यकता होती है।
सीमाएँ
- छोटा पारिस्थितिकी तंत्र और समुदाय
- लैंगचेन/लामाइंडेक्स की तुलना में कम दस्तावेज़ीकरण
- कम वास्तविक दुनिया के मामले के अध्ययन के साथ नया ढांचा
- हस्ताक्षर-प्रथम दृष्टिकोण के लिए मानसिक मॉडल बदलाव की आवश्यकता होती है
5. लैंगग्राफ - मल्टी-स्टेप ग्राफ़-आधारित वर्कफ़्लोज़ के लिए सर्वश्रेष्ठ
लैंगग्राफ जटिल ब्रांचिंग लॉजिक के साथ स्टेटफुल, मल्टी-एजेंट सिस्टम के निर्माण के लिए लैंगचेन का ग्राफ-पहला ऑर्केस्ट्रेशन ढांचा है।
प्रमुख विशेषताऐं
- ग्राफ़ प्रतिमान - वर्कफ़्लो को नोड्स और किनारों के रूप में परिभाषित करें
- सशर्त किनारे - राज्य के आधार पर गतिशील रूटिंग
- टाइप्ड राज्य प्रबंधन - रिड्यूसर-स्टाइल अपडेट के साथ
टाइप्डडिक्ट - चक्र और लूप - पुनरावृत्त वर्कफ़्लो और पुनः प्रयास के लिए समर्थन
- दृढ़ता - वर्कफ़्लो स्थिति को सहेजें और फिर से शुरू करें
- ह्यूमन-इन-द-लूप - निष्पादन के दौरान अनुमोदन या इनपुट के लिए रुकें
- समानांतर निष्पादन - स्वतंत्र नोड्स को समवर्ती रूप से चलाएं
वास्तुकला
लैंगग्राफ नियंत्रण प्रवाह को वास्तुकला के ही भाग के रूप में मानता है। आप किनारों (संक्रमण) के साथ नोड्स (फ़ंक्शन) को एक साथ जोड़ते हैं, और फ़्रेमवर्क निष्पादन आदेश, राज्य प्रबंधन और शाखाकरण को संभालता है।
प्रदर्शन
ग्राफ ऑर्केस्ट्रेशन जटिलता के कारण लैंगग्राफ में उच्चतम फ्रेमवर्क ओवरहेड (~14 एमएस) था। टोकन का उपयोग मध्यम था (~2,030 प्रति क्वेरी)।
मूल्य निर्धारण
लैंगग्राफ ओपन-सोर्स है। यदि उपयोग किया जाता है तो लैंगस्मिथ निगरानी लागत लागू होती है ($39/उपयोगकर्ता/माह डेवलपर स्तर के लिए)।
के लिए सर्वश्रेष्ठ
जटिल मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने वाली टीमों को परिष्कृत नियंत्रण प्रवाह, पुनः प्रयास, समानांतर निष्पादन और राज्य दृढ़ता की आवश्यकता होती है। एकाधिक निर्णय बिंदुओं के साथ लंबे समय तक चलने वाले वर्कफ़्लो के लिए आदर्श।
सीमाएँ
- उच्चतम ऑर्केस्ट्रेशन ओवरहेड
- अनिवार्य रूपरेखाओं की तुलना में अधिक जटिल मानसिक मॉडल
- वास्तव में जटिल वर्कफ़्लोज़ के लिए सबसे उपयुक्त - सरल आरएजी के लिए अत्यधिक हो सकता है
अपने उपयोग के मामले के लिए सही ढांचा चुनना
LlamaIndex का उपयोग करें यदि:
- आपकी प्राथमिक आवश्यकता दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति और खोज है
- आप RAG प्रश्नों के लिए सबसे कुशल टोकन उपयोग चाहते हैं
- आप ज्ञानकोष, प्रश्नोत्तर प्रणाली, या अर्थ संबंधी खोज का निर्माण कर रहे हैं
- आप जटिल ऑर्केस्ट्रेशन की तुलना में स्पष्ट, रैखिक आरएजी पाइपलाइनों को महत्व देते हैं
लैंगचेन का उपयोग करें यदि:
- आपको व्यापक टूल एकीकरण (खोज, एपीआई, डेटाबेस) की आवश्यकता है
- आप साझा घटकों के साथ कई एआई एप्लिकेशन बना रहे हैं
- आप सबसे बड़ा पारिस्थितिकी तंत्र और सामुदायिक समर्थन चाहते हैं
- स्वायत्त निर्णय लेने वाले एजेंटिक वर्कफ़्लो की आवश्यकता होती है
हेस्टैक का उपयोग करें यदि:
- आप विश्वसनीयता की आवश्यकता वाली उत्पादन प्रणालियाँ तैनात कर रहे हैं
- आपको प्रथम श्रेणी के अवलोकन और निगरानी की आवश्यकता है
- घटक परीक्षणशीलता और प्रतिस्थापनीयता प्राथमिकताएं हैं
- आप सबसे अधिक लागत प्रभावी टोकन उपयोग चाहते हैं
DSPy का उपयोग करें यदि:
- आप न्यूनतम बॉयलरप्लेट और स्वच्छ अमूर्तता चाहते हैं
- शीघ्र अनुकूलन आपके उपयोग के मामले के लिए महत्वपूर्ण है
- आप प्रकार की सुरक्षा और कार्यात्मक प्रोग्रामिंग पैटर्न को महत्व देते हैं
- आप नए, अनुसंधान-उन्मुख ढांचे के साथ सहज हैं
लैंगग्राफ का उपयोग करें यदि:
- आपके वर्कफ़्लो को जटिल ब्रांचिंग और लूप की आवश्यकता होती है
- आपको स्टेटफुल, मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता है
- मानव-इन-लूप अनुमोदन चरणों की आवश्यकता है
- समानांतर निष्पादन से प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार होगा
वास्तुकला और डेवलपर अनुभव
AIMultiple विश्लेषण के अनुसार, फ्रेमवर्क विकल्प पर विचार करना चाहिए:
- लैंगग्राफ: घोषणात्मक ग्राफ़-प्रथम प्रतिमान। नियंत्रण प्रवाह वास्तुकला का हिस्सा है. जटिल वर्कफ़्लो के लिए अच्छा स्केल।
- LlamaIndex: अनिवार्य ऑर्केस्ट्रेशन। स्पष्ट पुनर्प्राप्ति आदिम के साथ प्रक्रियात्मक स्क्रिप्ट। पठनीय और डिबग करने योग्य.
- लैंगचेन: घोषणात्मक घटकों के साथ अनिवार्य।
|ऑपरेटर का उपयोग करके कंपोज़ेबल चेन। तीव्र प्रोटोटाइपिंग। - हेस्टैक: स्पष्ट I/O अनुबंधों के साथ घटक-आधारित। बारीक नियंत्रण के साथ उत्पादन के लिए तैयार।
- DSPy: सिग्नेचर-फर्स्ट प्रोग्राम। न्यूनतम बॉयलरप्लेट के साथ अनुबंध-संचालित विकास।
लागत संबंधी विचार
टोकन का उपयोग सीधे एपीआई लागत को प्रभावित करता है। GPT-4.1-मिनी मूल्य निर्धारण के साथ बेंचमार्क के आधार पर (~$0.15 प्रति मिलियन इनपुट टोकन):
प्रति 1,000 प्रश्नों की लागत:
- हेस्टैक: ~$0.24 (1,570 टोकन × 1,000 / 1एम × $0.15)
- लामाइंडेक्स: ~$0.24 (1,600 टोकन × 1,000 / 1एम × $0.15)
- डीएसपीवाई: ~$0.30 (2,030 टोकन × 1,000 / 1एम × $0.15)
- लैंगग्राफ: ~$0.30 (2,030 टोकन × 1,000 / 1एम × $0.15)
- लैंगचेन: ~$0.36 (2,400 टोकन × 1,000 / 1एम × $0.15)
पैमाने पर (प्रति माह 10 मिलियन प्रश्न), हेस्टैक और लैंगचेन के बीच का अंतर अकेले एपीआई लागत में लगभग $1,200 प्रति माह है।
बेंचमार्क चेतावनी
एआईमल्टीपल शोधकर्ता नोट कि उनके परिणाम परीक्षण किए गए आर्किटेक्चर, मॉडल और संकेतों के लिए विशिष्ट हैं। उत्पादन में:
- लैंगग्राफ का समानांतर निष्पादन विलंबता को काफी कम कर सकता है
- DSPy के ऑप्टिमाइज़र (MIPROv2, चेन-ऑफ़-थॉट) उत्तर गुणवत्ता में सुधार कर सकते हैं
- हेस्टैक की कैशिंग और बैचिंग सुविधाओं का उपयोग नहीं किया गया था
- LlamaIndex की उन्नत अनुक्रमण रणनीतियों का पूरी तरह से उपयोग नहीं किया गया
- लैंगचेन के एलसीईएल अनुकूलन मानकीकरण द्वारा बाधित थे
वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन आपके विशिष्ट उपयोग के मामले, डेटा विशेषताओं और वास्तुकला विकल्पों पर निर्भर करता है।
आरएजी फ्रेमवर्क विकास में उभरते रुझान
RAG फ्रेमवर्क परिदृश्य का विकास जारी है:
- मल्टी-मोडल सपोर्ट - टेक्स्ट से आगे बढ़कर छवियों, ऑडियो और वीडियो तक विस्तार
- हाइब्रिड पुनर्प्राप्ति - कीवर्ड मिलान और ज्ञान ग्राफ़ के साथ वेक्टर खोज का संयोजन
- क्वेरी अनुकूलन - स्वचालित क्वेरी अपघटन और रूटिंग
- मूल्यांकन ढाँचे - अंतर्निहित परीक्षण और बेंचमार्किंग उपकरण
- परिनियोजन सार - प्रोटोटाइप से उत्पादन तक का आसान रास्ता
- लागत अनुकूलन - टोकन उपयोग और एपीआई कॉल को कम करना
निष्कर्ष
2026 में RAG फ्रेमवर्क का चयन आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है:
- LlamaIndex मजबूत टोकन दक्षता के साथ दस्तावेज़-केंद्रित पुनर्प्राप्ति में उत्कृष्टता प्राप्त करता है
- लैंगचेन जटिल एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए सबसे व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है
- हेस्टैक न्यूनतम टोकन लागत के साथ उत्पादन-तैयार विश्वसनीयता प्रदान करता है
- DSPy सिग्नेचर-फर्स्ट एब्स्ट्रैक्शन के साथ न्यूनतम बॉयलरप्लेट प्रदान करता है
- लैंगग्राफ ग्राफ ऑर्केस्ट्रेशन के साथ परिष्कृत मल्टी-एजेंट सिस्टम को संभालता है
RAG से शुरू होने वाली अधिकांश टीमों के लिए, LlamaIndex पुनर्प्राप्ति-केंद्रित अनुप्रयोगों के लिए उत्पादन का सबसे तेज़ मार्ग प्रदान करता है, जबकि LangChain तब समझ में आता है जब आप व्यापक टूलींग और एजेंट क्षमताओं की आवश्यकता का अनुमान लगाते हैं। एंटरप्राइज़ टीमों को इसके उत्पादन-प्रथम डिज़ाइन और लागत दक्षता के लिए हेस्टैक पर दृढ़ता से विचार करना चाहिए।
ढाँचे परस्पर अनन्य नहीं हैं - कई उत्पादन प्रणालियाँ उन्हें जोड़ती हैं, पुनर्प्राप्ति के लिए LlamaIndex और ऑर्केस्ट्रेशन के लिए लैंगचेन का उपयोग करती हैं। आरएजी सिस्टम बनाते समय, कुशल समानता खोज के लिए [एआई अनुप्रयोगों के लिए वेक्टर डेटाबेस] (/पोस्ट/बेस्ट-वेक्टर-डेटाबेस-एआई-एप्लिकेशन-2026/) का भी मूल्यांकन करें और वाणिज्यिक मॉडल के विकल्प के रूप में ओपन सोर्स एलएलएम पर विचार करें। उस ढांचे से शुरू करें जो आपके प्राथमिक उपयोग के मामले से मेल खाता हो, आपके वास्तविक डेटा के साथ प्रदर्शन को मापें, और वास्तविक दुनिया के परिणामों के आधार पर पुनरावृत्त करें। उत्पादन आरएजी सिस्टम बनाने वालों के लिए, [बिल्डिंग एलएलएम ऐप्स] (https://www.amazon.com/dp/1098150962?tag=scopir20-20) पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी के लिए व्यावहारिक पैटर्न और सर्वोत्तम अभ्यास प्रदान करता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
क्या मुझे अपने आरएजी चैटबॉट के लिए लैंगचेन या लामाइंडेक्स का उपयोग करना चाहिए?
दस्तावेज़-भारी Q&A चैटबॉट्स के लिए, LlamaIndex आमतौर पर बेहतर टोकन दक्षता (~1,600 टोकन बनाम ~2,400) के साथ तेज़ विकास प्रदान करता है। जब आपके चैटबॉट को कई टूल, बाहरी एपीआई या जटिल मल्टी-स्टेप रीजनिंग की आवश्यकता होती है तो लैंगचेन उत्कृष्टता प्राप्त करता है। यदि आपकी प्राथमिक आवश्यकता “दस्तावेज़ों को पूछना और उत्तर लौटाना” है, तो LlamaIndex से शुरुआत करें। यदि आपको एजेंट क्षमताओं, वेब खोजों या कई सेवाओं के साथ एकीकरण की आवश्यकता का अनुमान है, तो लैंगचेन का पारिस्थितिकी तंत्र उच्च टोकन लागत के बावजूद अधिक दीर्घकालिक लचीलापन प्रदान करता है।
शुरुआती लोगों के लिए सबसे आसान RAG ढांचा क्या है?
LlamaIndex सहज ज्ञान युक्त उच्च-स्तरीय एपीआई के साथ सबसे सरल प्रवेश बिंदु प्रदान करता है। आप कोड की 20 पंक्तियों के अंदर एक कार्यात्मक RAG सिस्टम बना सकते हैं। हेस्टैक उत्पादन वर्कफ़्लो के लिए उत्कृष्ट दस्तावेज़ीकरण और स्पष्ट ट्यूटोरियल प्रदान करता है। लैंगचेन के पास सबसे व्यापक शिक्षण संसाधन हैं लेकिन प्रारंभिक जटिलता अधिक है। DSPy को इसके हस्ताक्षर-प्रथम प्रतिमान को समझने की आवश्यकता है। RAG अवधारणाओं को शीघ्रता से सीखने के लिए, LlamaIndex से शुरुआत करें; उत्पादन-तैयार पैटर्न के लिए, हेस्टैक पर विचार करें।
क्या मैं बाद में सबकुछ दोबारा लिखे बिना आरएजी फ्रेमवर्क बदल सकता हूं?
स्विचिंग संभव है लेकिन इसके लिए महत्वपूर्ण रीफैक्टरिंग की आवश्यकता होती है। फ्रेमवर्क सामान्य अवधारणाओं (एम्बेडिंग, वेक्टर स्टोर, रिट्रीवर्स) को साझा करते हैं लेकिन उन्हें अलग तरीके से लागू करते हैं। आपका वेक्टर डेटाबेस और दस्तावेज़ एम्बेडिंग पोर्टेबल रहता है - ऑर्केस्ट्रेशन तर्क को फिर से लिखने की आवश्यकता है। कई टीमें फ्रेमवर्क विशिष्टताओं से एप्लिकेशन कोड को अलग करने के लिए एब्स्ट्रैक्शन लेयर्स का उपयोग करती हैं। मध्यम आकार की परियोजनाओं के लिए 2-4 सप्ताह के प्रवास कार्य की योजना बनाएं। अपना आरंभिक चुनाव करते समय इस पर विचार करें—स्विचिंग की वास्तविक लागत होती है।
कौन सा RAG ढांचा उत्पादन के लिए सर्वोत्तम है?
हेस्टैक को स्पष्ट रूप से REST API, डॉकर समर्थन, निगरानी और सबसे कम टोकन लागत (10M प्रश्नों पर लैंगचेन की तुलना में ~$1,200 प्रति माह) के साथ उत्पादन परिनियोजन के लिए डिज़ाइन किया गया है। LlamaIndex मजबूत टोकन दक्षता के साथ उत्पादन-तैयार विश्वसनीयता प्रदान करता है। लैंगचेन उत्पादन में काम करता है लेकिन उच्च टोकन खपत के कारण अधिक सावधानीपूर्वक संसाधन प्रबंधन की आवश्यकता होती है। अपनी टीम की परिचालन परिपक्वता, निगरानी आवश्यकताओं और जटिल अमूर्तताओं को डीबग करने की सहनशीलता के आधार पर मूल्यांकन करें।
RAG सिस्टम चलाने में वास्तव में कितना खर्च आता है?
लागत को वेक्टर डेटाबेस होस्टिंग ($20-200/माह पैमाने के आधार पर), एलएलएम एपीआई कॉल (प्रमुख कारक), और एम्बेडिंग जेनरेशन में विभाजित किया गया है। 1M क्वेरी/माह पर GPT-4.1-मिनी का उपयोग करना: हेस्टैक की लागत ~$240, लैंगचेन की लागत ~$360—$120 मासिक अंतर है। स्व-होस्ट किए गए ओपन सोर्स एलएलएम प्रति-टोकन लागत को समाप्त करते हैं लेकिन बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है (जीपीयू के लिए $500-2000/माह)। ट्रैफ़िक, मॉडल विकल्पों और अनुकूलन प्रयासों के आधार पर अधिकांश उत्पादन RAG सिस्टम की लागत $500-5000/माह होती है।
प्रदर्शन डेटा एआईमल्टीपल आरएजी फ्रेमवर्क बेंचमार्क (2026) और आईबीएम लामाइंडेक्स बनाम लैंगचेन एनालिसिस (2025) से प्राप्त किया गया।