RAG okviri (Retrieval-Augmented Generation frameworks) postali su bitni za izgradnju AI aplikacija proizvodne razine u 2026. Najbolji RAG okviri—LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy i LangGraph—omogućuju programerima kombiniranje velikih jezičnih modela s dohvaćanjem znanja specifičnim za domenu. Kada se uspoređuju LangChain s LlamaIndexom i Haystackom, ključni čimbenici uključuju učinkovitost tokena, troškove orkestracije i mogućnosti obrade dokumenata. Referentne vrijednosti performansi otkrivaju da Haystack postiže najnižu upotrebu tokena (~1570 tokena), dok DSPy nudi minimalno opterećenje (~3,53 ms). LlamaIndex je odličan za aplikacije usmjerene na dokumente, LangChain pruža maksimalnu fleksibilnost, a Haystack nudi cjevovode spremne za proizvodnju. Razumijevanje arhitekture RAG okvira ključno je za programere koji grade baze znanja, chatbotove i sustave za generiranje s proširenim pretraživanjem.

Ovaj sveobuhvatni vodič ispituje pet vodećih RAG okvira u 2026., uspoređujući referentne vrijednosti performansi, arhitektonske pristupe, slučajeve upotrebe i implikacije troškova kako bi se pomoglo programerima i timovima da odaberu optimalni okvir za izgradnju RAG aplikacija.

Zašto je izbor RAG okvira važan

RAG okviri upravljaju složenim radnim procesom unosa dokumenata, stvaranja umetanja, dohvaćanja relevantnog konteksta i generiranja odgovora. Okvir koji odaberete određuje:

  • Brzina razvoja — koliko brzo možete napraviti prototip i ponoviti
  • Performanse sustava — latencija, učinkovitost tokena i troškovi API-ja
  • Pogodnost održavanja — koliko lako vaš tim može ispravljati pogreške, testirati i skalirati
  • Fleksibilnost — prilagodljivost novim modelima, vektorskim pohranama i slučajevima korištenja

Prema IBM Research, RAG omogućuje AI modelima pristup znanju specifičnom za domenu koje bi im inače nedostajalo, čineći odabir okvira ključnim za točnost i isplativost.

RAG Framework Performance Benchmark

Sveobuhvatna mjerna vrijednost koju je proveo AIMultiple iz 2026. usporedila je pet okvira koristeći identične komponente: GPT-4.1-mini, BGE-small embeddings, Qdrant vektorska pohrana i Tavily web pretraživanje. Sve su implementacije postigle 100% točnost na testnom skupu od 100 upita.

Ključna metrika izvedbe

Okvirni troškovi (vrijeme orkestracije):

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

Prosječna upotreba tokena (po upitu):

  • Stog sijena: ~1,570 žetona
  • LlamaIndex: ~1600 tokena
  • DSPy: ~2030 tokena
  • LangGraph: ~2,030 tokena
  • LangChain: ~2400 tokena

Referentna vrijednost izolirala je troškove okvira upotrebom standardiziranih komponenti, otkrivajući da potrošnja tokena ima veći utjecaj na latenciju i trošak od troškova orkestracije. Niža upotreba tokena izravno smanjuje troškove API-ja pri korištenju komercijalnih LLM-ova.

1. LlamaIndex — najbolje za RAG aplikacije usmjerene na dokumente

LlamaIndex je namjenski napravljen za tijekove rada unosa podataka, indeksiranja i dohvaćanja. Izvorno nazvan GPT Index, fokusiran je na to da dokumente učini upitnima putem inteligentnih strategija indeksiranja.

Ključne značajke

  • LlamaHub ekosustav — preko 160 podatkovnih konektora za API-je, baze podataka, Google Workspaces i formate datoteka
  • Napredno indeksiranje — vektorski indeksi, indeksi stabala, indeksi ključnih riječi i hibridne strategije
  • Transformacija upita — automatski pojednostavljuje ili rastavlja složene upite radi boljeg pronalaženja
  • Naknadna obrada čvora — ponovno rangiranje i filtriranje dohvaćenih dijelova prije generiranja
  • Sastav indeksa — kombinirajte više indeksa u objedinjena sučelja upita
  • Sinteza odgovora — višestruke strategije za generiranje odgovora iz dohvaćenog konteksta

Arhitektura

LlamaIndex slijedi jasan RAG cjevovod: učitavanje podataka → indeksiranje → postavljanje upita → naknadna obrada → sinteza odgovora. Kao što je primijetio IBM, on transformira velike tekstualne skupove podataka u indekse koji se lako postavljaju upitima, usmjeravajući generiranje sadržaja omogućenog za RAG.

Izvedba

U AIMultiple benchmarku, LlamaIndex je pokazao snažnu učinkovitost tokena (~1600 tokena po upitu) i niske troškove (~6 ms), što ga čini isplativim za radna opterećenja dohvaćanja velike količine.

Cijene

Sam LlamaIndex je otvorenog koda i besplatan. Troškovi dolaze iz:

  • LLM API korištenje (OpenAI, Anthropic, itd.)
  • Hosting vektorske baze podataka (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
  • Zaključivanje modela ugrađivanja

Najbolje za

Timovi grade sustave pretraživanja dokumenata, upravljanja znanjem ili pitanja i odgovora gdje je točnost pronalaženja najvažnija. Idealno kada je vaš primarni slučaj upotrebe upit za strukturirane ili polustrukturirane tekstualne podatke.

Ograničenja

  • Manje fleksibilan za tijekove rada agenata u više koraka u usporedbi s LangChainom
  • Manja zajednica i ekosustav od LangChaina
  • Prvenstveno optimiziran za zadatke pronalaženja, a ne za opću orkestraciju

2. LangChain — najbolje za složene agencijske tijekove rada

LangChain svestrani je okvir za izgradnju agentskih AI aplikacija. Omogućuje modularne komponente koje se mogu “ulančati” zajedno za složene tijekove rada koji uključuju više LLM-ova, alata i točaka odlučivanja.

Ključne značajke

  • Lanci — sastavite LLM-ove, upite i alate u tijekove rada koji se mogu ponovno koristiti
  • Agenti — autonomni entiteti za donošenje odluka koji odabiru alate i izvršavaju zadatke
  • Memorijski sustavi — povijest razgovora, memorija entiteta i grafikoni znanja
  • Ekosustav alata — opsežne integracije s tražilicama, API-jima, bazama podataka
  • LCEL (LangChain Expression Language) — deklarativna sintaksa za izgradnju lanaca s operatorom |
  • LangSmith — paket za procjenu i praćenje za testiranje i optimizaciju
  • LangServe — okvir za implementaciju koji pretvara lance u REST API-je

Arhitektura

LangChain koristi model imperativne orkestracije gdje se upravlja protokom kroz standardnu ​​Python logiku. Pojedinačne komponente su mali, sastavljivi lanci koji se mogu sastaviti u veće radne tijekove.

Izvedba

Referentna vrijednost AIMultiple pokazala je da LangChain ima najveću upotrebu tokena (~2400 po upitu) i veće troškove orkestracije (~10 ms). To odražava njegovu fleksibilnost - više slojeva apstrakcije pruža svestranost, ali povećava troškove obrade.

Cijene

  • LangChain Core: otvorenog koda, besplatno
  • LangSmith: 39 USD/korisnik/mjesec za plan za razvojne programere, prilagođene cijene za Enterprise
  • LangServe: besplatno (samostalna implementacija)

Primjenjuju se dodatni troškovi za LLM API-je i vektorske baze podataka.

Najbolje za

Timovi grade složene agentičke sustave s višestrukim alatima, točkama odlučivanja i autonomnim tijekovima rada. Osobito jak kada trebate opsežne integracije ili planirate izgraditi više AI aplikacija sa zajedničkim komponentama.

Ograničenja

  • Veća potrošnja tokena znači povećane troškove API-ja
  • Strmija krivulja učenja zbog opsežnih apstrakcija
  • Može se pretjerano projektirati za jednostavne zadatke pronalaženja

3. Stog sijena — najbolje za poslovne sustave spremne za proizvodnju

Haystack je okvir otvorenog koda tvrtke deepset usmjeren na implementaciju proizvodnje. Koristi arhitekturu temeljenu na komponentama s eksplicitnim ulazno/izlaznim ugovorima i prvoklasnom vidljivošću.

Ključne značajke

  • Arhitektura komponenti — tipkane komponente za višekratnu upotrebu s dekoratorom @component
  • Pipeline DSL — jasna definicija protoka podataka između komponenti
  • Fleksibilnost pozadine — jednostavno zamijenite LLM-ove, retrivere i rangere bez promjene koda
  • Ugrađena mogućnost promatranja — granularna instrumentacija latencije na razini komponente
  • Proizvodni dizajn — predmemorija, grupiranje, obrada pogrešaka i nadzor
  • Skladišta dokumenata — izvorna podrška za Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant
  • Generacija REST API-ja — automatske krajnje točke API-ja za cjevovode

Arhitektura

Haystack naglašava modularnost i mogućnost testiranja. Svaka komponenta ima eksplicitne ulaze i izlaze, što olakšava testiranje, ismijavanje i zamjenu dijelova cjevovoda. Kontrolni tok ostaje standardni Python sa sastavom komponenti.

Izvedba

Haystack je postigao najnižu upotrebu tokena u referentnoj vrijednosti (~1570 po upitu) i konkurentne troškove (~5,9 ms), što ga čini visoko isplativim za implementaciju proizvodnje.

Cijene

  • Stog sijena: otvorenog koda, besplatno
  • deepset Cloud: Upravljana usluga počevši od 950 USD mjesečno za male implementacije

Najbolje za

Timovi poduzeća koji postavljaju proizvodne RAG sustave koji zahtijevaju pouzdanost, vidljivost i dugoročno održavanje. Idealno kada su vam potrebni jasni ugovori o komponentama i mogućnost zamjene temeljnih tehnologija.

Ograničenja

  • Manja zajednica u usporedbi s LangChainom
  • Manje opsežan ekosustav alata
  • Opširniji kôd zbog eksplicitnih definicija komponenti

4. DSPy — najbolje za minimalni šablon i potpis na prvom mjestu

DSPy prvi je programski okvir sa Stanforda koji upite i LLM interakcije tretira kao module koji se mogu sastaviti s tipkanim ulazima i izlazima.

Ključne značajke

  • Potpisi — definirajte namjeru zadatka kroz ulazno/izlazne specifikacije
  • Moduli — enkapsulirajte prompting i LLM pozive (npr. dspy.Predict, dspy.ChainOfThought)
  • Optimizatori — automatska brza optimizacija (MIPROv2, BootstrapFewShot)
  • Minimalni glue code — zamjena između Predict i CoT ne mijenja ugovore
  • Centralizirana konfiguracija — model i brzo rukovanje na jednom mjestu
  • Sigurnost tipa — strukturirani izlazi bez ručnog analiziranja

Arhitektura

DSPy koristi paradigmu funkcionalnog programiranja gdje je svaki modul komponenta koja se može ponovno koristiti. Pristup koji temelji na prvom potpisu znači da vi definirate što želite, a DSPy upravlja kako dati upit modelu.

Izvedba

DSPy je pokazao najniže opterećenje okvira (~3,53 ms) u mjerilu. Međutim, upotreba tokena bila je umjerena (~2030 po upitu). Rezultati su koristili dspy.Predict (bez lanca misli) radi pravednosti; omogućavanje optimizatora promijenilo bi karakteristike izvedbe.

Cijene

DSPy je open-source i besplatan. Troškovi su ograničeni na korištenje LLM API-ja.

Najbolje za

Istraživači i timovi koji cijene čiste apstrakcije i žele minimizirati šablon. Osobito korisno kada želite eksperimentirati s brzom optimizacijom ili trebate čvrste vrste ugovora.

Ograničenja

  • Manji ekosustav i zajednica
  • Manje dokumentacije u usporedbi s LangChain/LlamaIndex
  • Noviji okvir s manje studija slučaja iz stvarnog svijeta
  • Signature-first pristup zahtijeva promjenu mentalnog modela

5. LangGraph — najbolje za tijek rada temeljen na grafikonu u više koraka

LangGraph je LangChainov graf-first orkestracijski okvir za izgradnju sustava s više agenata s praćenjem stanja i složenom logikom grananja.

Ključne značajke

  • Paradigma grafikona — definirajte tijekove rada kao čvorove i rubove
  • Uvjetni rubovi — dinamičko usmjeravanje na temelju stanja
  • Upravljanje tipiziranim stanjem — TypedDict s ažuriranjima u stilu reduktora
  • Ciklusi i petlje — podrška za iterativne tijekove rada i ponovne pokušaje
  • Ustrajnost — spremite i nastavite stanje tijeka rada
  • Human-in-the-loop — pauza za odobrenje ili unos tijekom izvršenja
  • Paralelno izvođenje — istovremeno pokreći neovisne čvorove

Arhitektura

LangGraph tretira tok kontrole kao dio same arhitekture. Čvorove (funkcije) povezujete s rubovima (prijelazima), a okvir upravlja redoslijedom izvršenja, upravljanjem stanjem i grananjem.

Izvedba

LangGraph je imao najveće opterećenje okvira (~14 ms) zbog složenosti orkestracije grafa. Upotreba tokena bila je umjerena (~2030 po upitu).

Cijene

LangGraph je open-source. Primjenjuju se troškovi praćenja LangSmitha ako se koristi (39 USD/korisnik/mjesec za razinu razvojnog programera).

Najbolje za

Timovi grade složene sustave s više agenata koji zahtijevaju sofisticirani tok kontrole, ponovne pokušaje, paralelno izvođenje i postojanost stanja. Idealno za dugotrajne tijekove rada s više točaka odlučivanja.

Ograničenja

  • Najviša režija orkestracije
  • Složeniji mentalni model od imperativnih okvira
  • Najprikladnije za istinski složene tijekove rada—može biti pretjerano za jednostavan RAG

Odabir pravog okvira za vaš slučaj upotrebe

Koristite LlamaIndex ako:

  • Vaša primarna potreba je pronalaženje i pretraživanje dokumenata
  • Želite najučinkovitiju upotrebu tokena za RAG upite
  • Gradite baze znanja, sustave pitanja i odgovora ili semantičko pretraživanje
  • Vi cijenite jasne, linearne RAG cjevovode umjesto složene orkestracije

Koristite LangChain ako:

  • Potrebne su vam opsežne integracije alata (pretraživanje, API-ji, baze podataka)
  • Gradite više AI aplikacija sa zajedničkim komponentama
  • Želite najveći ekosustav i podršku zajednice
  • Potrebni su agentski tijek rada s autonomnim odlučivanjem

Koristite Haystack ako:

  • Uvodite proizvodne sustave koji zahtijevaju pouzdanost
  • Potrebna vam je prvorazredna uočljivost i praćenje
  • Testabilnost i zamjenjivost komponenti su prioriteti
  • Želite najisplativiju upotrebu tokena

Koristite DSPy ako:

  • Želite minimalnu šablonu i čiste apstrakcije
  • Brza optimizacija važna je za vaš slučaj upotrebe
  • Vi cijenite sigurnost tipa i obrasce funkcionalnog programiranja
  • Slažete se s novijim okvirima usmjerenim na istraživanje

Koristite LangGraph ako:

  • Vaš tijek rada zahtijeva složeno grananje i petlje
  • Potrebna vam je stalna orkestracija s više agenata
  • Potrebni su koraci odobrenja čovjeka u petlji
  • Paralelno izvođenje značajno bi poboljšalo performanse

Arhitektura i iskustvo programera

Prema AIMultiple analizi, izbor okvira treba uzeti u obzir:

  • LangGraph: paradigma deklarativnog grafa. Kontrolni tok dio je arhitekture. Dobro se mjeri za složene tijekove rada.
  • LlamaIndex: Imperativ orkestracije. Proceduralne skripte s jasnim primitivima za dohvaćanje. Čitljivo i otklanjanje pogrešaka.
  • LangChain: Imperativ s deklarativnim komponentama. Sastavivi lanci pomoću operatora |. Brza izrada prototipova.
  • Haystack: Na temelju komponenti s eksplicitnim I/O ugovorima. Spremno za proizvodnju s finom kontrolom.
  • DSPy: Signature-First programi. Razvoj vođen ugovorom s minimalnim predloškom.

Razmatranje troškova

Upotreba tokena izravno utječe na troškove API-ja. Na temelju referentne vrijednosti s GPT-4.1-mini cijenama (~0,15 USD po milijunu ulaznih tokena):

Cijena po 1000 upita:

  • Stog sijena: ~0,24 USD (1570 tokena × 1000 / 1M × 0,15 USD)
  • LlamaIndex: ~0,24 USD (1600 tokena × 1000 / 1M × 0,15 USD)
  • DSPy: ~0,30 USD (2030 tokena × 1000 / 1M × 0,15 USD)
  • LangGraph: ~0,30 USD (2030 tokena × 1000 / 1M × 0,15 USD)
  • LangChain: ~0,36 USD (2400 tokena × 1000 / 1M × 0,15 USD)

Na skali (10 milijuna upita mjesečno), razlika između Haystacka i LangChaina je otprilike $1,200 mjesečno samo u API troškovima.

Upozorenje o mjerilu

Istraživači AIMultiplea napominju da su njihovi rezultati specifični za testiranu arhitekturu, modele i upite. U proizvodnji:

  • Paralelno izvođenje LangGrapha moglo bi značajno smanjiti latenciju
  • DSPyjevi optimizatori (MIPROv2, Chain-of-Thought) mogli bi poboljšati kvalitetu odgovora
  • Haystackove značajke predmemoriranja i skupljanja nisu korištene
  • Napredne strategije indeksiranja LlamaIndexa nisu u potpunosti iskorištene
  • LangChain LCEL optimizacije bile su ograničene standardizacijom

Izvedba u stvarnom svijetu ovisi o vašem specifičnom slučaju upotrebe, karakteristikama podataka i izboru arhitekture.

Novi trendovi u razvoju RAG okvira

Okvir RAG okvira nastavlja se razvijati:

  • Višemodalna podrška — koja se proteže od teksta do slika, zvuka i videa
  • Hibridno pronalaženje — kombiniranje vektorskog pretraživanja s podudaranjem ključnih riječi i grafikonima znanja
  • Optimizacija upita — automatska dekompozicija i usmjeravanje upita
  • Okviri evaluacije — ugrađeni alati za testiranje i usporedbu
  • Apstrakcije implementacije — lakši put od prototipa do proizvodnje
  • Optimizacija troškova — smanjenje upotrebe tokena i API poziva

Zaključak

Odabir RAG okvira u 2026. ovisi o vašim specifičnim potrebama:

  • LlamaIndex ističe se u pronalaženju usmjerenom na dokumente uz snažnu učinkovitost tokena
  • LangChain pruža najopsežniji ekosustav za složene agencijske tijekove rada
  • Haystack pruža pouzdanost spremnu za proizvodnju uz najniže simbolične troškove
  • DSPy nudi minimalnu šablonu s prvim apstrakcijama
  • LangGraph rukuje sofisticiranim sustavima s više agenata s orkestracijom grafikona

Za većinu timova koji započinju s RAG-om, LlamaIndex pruža najbrži put do proizvodnje za aplikacije usmjerene na pronalaženje, dok LangChain ima smisla kada predviđate da će vam trebati opsežni alati i mogućnosti agenata. Poduzetnički timovi trebali bi ozbiljno razmotriti Haystack zbog njegovog proizvodnog dizajna i isplativosti.

Okviri se međusobno ne isključuju — mnogi proizvodni sustavi ih kombiniraju, koristeći LlamaIndex za dohvaćanje i LangChain za orkestraciju. Prilikom izgradnje RAG sustava također procijenite vektorske baze podataka za AI aplikacije za učinkovito pretraživanje sličnosti i razmotrite LLM-ove otvorenog koda kao alternative komercijalnim modelima. Započnite s okvirom koji odgovara vašem primarnom slučaju upotrebe, mjerite izvedbu svojim stvarnim podacima i ponavljajte na temelju rezultata iz stvarnog svijeta. Za one koji grade proizvodne RAG sustave, Building LLM Apps nudi praktične uzorke i najbolje prakse za generiranje proširenog pretraživanja.

Često postavljana pitanja

Trebam li koristiti LangChain ili LlamaIndex za svoj RAG chatbot?

Za chatbotove s pitanjima i odgovorima s velikim brojem dokumenata, LlamaIndex obično pruža brži razvoj s boljom učinkovitošću tokena (~1600 tokena naspram ~2400). LangChain je izvrstan kada vaš chatbot treba više alata, vanjske API-je ili složeno razmišljanje u više koraka. Ako je vaša primarna potreba “upit za dokumente i vraćanje odgovora”, počnite s LlamaIndexom. Ako predviđate da će vam trebati sposobnosti agenta, web pretraživanja ili integracija s više usluga, LangChainov ekosustav pruža više dugoročne fleksibilnosti unatoč višim troškovima tokena.

Koji je najlakši RAG okvir za početnike?

LlamaIndex nudi najjednostavniju ulaznu točku s intuitivnim API-jima visoke razine. Možete izgraditi funkcionalni RAG sustav u manje od 20 redaka koda. Haystack pruža izvrsnu dokumentaciju i jasne upute za proizvodne tijekove rada. LangChain ima najopsežnije resurse za učenje, ali strmiju početnu složenost. DSPy zahtijeva razumijevanje njegove paradigme koja temelji na prvom potpisu. Za brzo učenje RAG koncepata, počnite s LlamaIndexom; za uzorke spremne za proizvodnju, razmislite o Haystacku.

Mogu li kasnije promijeniti RAG okvire bez ponovnog pisanja svega?

Prebacivanje je moguće, ali zahtijeva značajno refaktoriranje. Okviri dijele zajedničke koncepte (ugrađivanja, pohrane vektora, dohvaćanje), ali ih različito implementiraju. Vaša vektorska baza podataka i umetnuti dokumenti ostaju prenosivi — logika orkestracije treba ponovno napisati. Mnogi timovi koriste slojeve apstrakcije kako bi izolirali kod aplikacije od specifičnosti okvira. Planirajte 2-4 tjedna rada na migraciji za projekte srednje veličine. Uzmite u obzir ovo kada budete donosili svoj prvi izbor - promjena ima stvarne troškove.

Koji je RAG okvir najbolji za proizvodnju?

Haystack je izričito dizajniran za proizvodne implementacije s REST API-jima, podrškom za Docker, nadzorom i najnižim troškovima tokena (~1200 USD manje mjesečno od LangChaina na 10 milijuna upita). LlamaIndex nudi pouzdanost spremnu za proizvodnju uz snažnu učinkovitost tokena. LangChain radi u proizvodnji, ali zahtijeva pažljivije upravljanje resursima zbog veće potrošnje tokena. Procijenite na temelju operativne zrelosti vašeg tima, zahtjeva za praćenje i tolerancije za otklanjanje pogrešaka složenih apstrakcija.

Koliko zapravo košta pokretanje RAG sustava?

Troškovi se dijele na hosting vektorske baze podataka (20-200 USD mjesečno, ovisno o veličini), LLM API pozive (dominantni faktor) i generiranje ugradnje. Korištenje GPT-4.1-mini pri 1M upita mjesečno: Haystack košta ~240$, LangChain ~360$—120$ mjesečne razlike. LLM otvorenog koda s vlastitim hostingom eliminiraju troškove po tokenu, ali zahtijevaju infrastrukturu (500-2000 USD mjesečno za GPU-ove). Većina proizvodnih RAG sustava košta 500-5000 USD mjesečno, ovisno o prometu, izboru modela i naporima optimizacije.

Podaci o izvedbi dobiveni iz AIMultiple RAG Framework Benchmark (2026) i IBM LlamaIndex vs LangChain Analysis (2025).