A RAG-keretrendszerek (Retrieval-Augmented Generation keretrendszerek) elengedhetetlenek az éles szintű mesterséges intelligencia-alkalmazások 2026-os építéséhez. A legjobb RAG-keretrendszerek – a LangChain, a LlamaIndex, a Haystack, a DSPy és a LangGraph – lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy a nagy nyelvi modelleket tartományspecifikus tudás-visszakereséssel kombinálják. A LangChain és a LlamaIndex és a Haystack összehasonlításakor a kulcstényezők közé tartozik a token hatékonysága, a hangszerelési többletköltség és a dokumentumfeldolgozási képességek. A teljesítmény-benchmarkok azt mutatják, hogy a Haystack éri el a legalacsonyabb tokenhasználatot (~1570 token), míg a DSPy minimális többletköltséget kínál (~3,53 ms). A LlamaIndex kiváló a dokumentumközpontú alkalmazásokban, a LangChain maximális rugalmasságot, a Haystack pedig gyártásra kész folyamatokat kínál. A RAG keretrendszer-architektúrák megértése kritikus fontosságú a tudásbázisokat, chatbotokat és visszakereséssel kiegészített generációs rendszereket építő fejlesztők számára.

Ez az átfogó útmutató öt vezető RAG-keretrendszert vizsgál 2026-ban, összehasonlítva a teljesítmény-benchmarkokat, az építészeti megközelítéseket, a használati eseteket és a költségvonzatokat, hogy segítse a fejlesztőket és a csapatokat az optimális keret kiválasztásában az RAG-alkalmazások építéséhez.

Miért fontos a RAG keretrendszer választása?

A RAG keretrendszerek irányítják a dokumentumok feldolgozásának, a beágyazások létrehozásának, a releváns kontextus lekérésének és a válaszok generálásának összetett munkafolyamatát. A választott keret határozza meg:

  • Fejlesztési sebesség – milyen gyorsan tud prototípust készíteni és iterálni
  • Rendszerteljesítmény – késleltetés, token hatékonyság és API-költségek
  • Karbantarthatóság – milyen egyszerűen tudja csapata hibakeresni, tesztelni és méretezni
  • Rugalmasság – alkalmazkodóképesség új modellekhez, vektortárolókhoz és használati esetekhez

Az [IBM Research] (https://www.ibm.com/think/topics/llamaindex-vs-langchain) szerint a RAG lehetővé teszi az AI-modellek számára, hogy hozzáférjenek azokhoz a tartományspecifikus tudáshoz, amelyek egyébként hiányoznának, így a keretrendszer kiválasztása kulcsfontosságú a pontosság és a költséghatékonyság szempontjából.

RAG Framework Performance Benchmark

Az AIMultiple által készített átfogó [benchmark] (https://research.aimultiple.com/rag-frameworks/) 2026-ban öt, azonos összetevőket használó keretrendszert hasonlított össze: GPT-4.1-mini, BGE-small beágyazások, Qdrant vektortároló és Tavily webes keresés. Minden implementáció 100%-os pontosságot ért el a 100 lekérdezést tartalmazó tesztkészleten.

Kulcsteljesítménymutatók

Framework Overhead (hangszerelési idő):

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

Átlagos tokenhasználat (lekérdezésenként):

  • Szénakazal: ~1570 token
  • LlamaIndex: ~1600 token
  • DSPy: ~2030 token
  • LangGraph: ~2030 token
  • LangChain: ~2400 token

A benchmark szabványos komponensek felhasználásával izolálta a keretrendszer többletköltségét, feltárva, hogy a token-felhasználás nagyobb hatással van a késleltetésre és a költségekre, mint a hangszerelési többletköltség. Az alacsonyabb tokenhasználat közvetlenül csökkenti az API-költségeket kereskedelmi LLM-ek használatakor.

1. LlamaIndex – A legjobb dokumentumközpontú RAG alkalmazásokhoz

A LlamaIndex adatfeldolgozási, indexelési és visszakeresési munkafolyamatokhoz készült. Eredeti nevén GPT Index, arra összpontosít, hogy intelligens indexelési stratégiákkal lekérdezhetővé tegye a dokumentumokat.

Főbb jellemzők

  • LlamaHub ökoszisztéma – több mint 160 adatcsatlakozó API-khoz, adatbázisokhoz, Google Workspaces-hez és fájlformátumokhoz
  • Speciális indexelés — vektoros indexek, faindexek, kulcsszóindexek és hibrid stratégiák
  • Lekérdezés átalakítása – automatikusan leegyszerűsíti vagy felbontja az összetett lekérdezéseket a jobb visszakeresés érdekében
  • Csomópont utófeldolgozás – a lekért darabok átsorolása és szűrése a generálás előtt
  • Indexek összetétele — több index egyesítése egységes lekérdezési felületekké
  • Válaszszintézis – többféle stratégia válaszok generálására a visszakeresett kontextusból

Építészet

A LlamaIndex világos RAG folyamatot követ: adatbetöltés → indexelés → lekérdezés → utófeldolgozás → válaszszintézis. Az IBM szerint a nagy szöveges adatkészleteket könnyen lekérdezhető indexekké alakítja, és egyszerűsíti a RAG-kompatibilis tartalomgenerálást.

Teljesítmény

Az AIMultiple benchmarkban a LlamaIndex erős token-hatékonyságot (~1600 token lekérdezésenként) és alacsony többletköltséget (~6 ms) mutatott, így költséghatékony volt a nagy volumenű lekérdezési munkaterhelések esetén.

Árképzés

Maga a LlamaIndex nyílt forráskódú és ingyenes. A költségek a következőkből származnak:

  • LLM API használat (OpenAI, Anthropic stb.)
  • Vektoros adatbázis hosting (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
  • Modellkövetkeztetés beágyazása

Legjobb

Dokumentumkereső, tudáskezelési vagy Q&A rendszereket építő csapatok, ahol a lekérdezés pontossága a legfontosabb. Ideális, ha az elsődleges használati eset strukturált vagy félig strukturált szöveges adatok lekérdezése.

Korlátozások

  • Kevésbé rugalmas a többlépcsős ügynöki munkafolyamatokhoz, mint a LangChain
  • Kisebb közösség és ökoszisztéma, mint a LangChain
  • Elsősorban visszakeresési feladatokra optimalizálva általános hangszerelés helyett

2. LangChain – A legjobb az összetett ügynöki munkafolyamatokhoz

A LangChain egy sokoldalú keretrendszer ügynöki AI-alkalmazások létrehozásához. Moduláris komponenseket biztosít, amelyek “láncolhatók” össze a több LLM-t, eszközt és döntési pontot érintő összetett munkafolyamatokhoz.

Főbb jellemzők

  • Láncok – LLM-eket, promptokat és eszközöket állítson össze újrafelhasználható munkafolyamatokká
  • Ügynökök – autonóm döntéshozó entitások, amelyek eszközöket választanak ki és feladatokat hajtanak végre
  • Memóriarendszerek – beszélgetéstörténet, entitásmemória és tudásgráfok
  • Eszközökoszisztéma – kiterjedt integráció keresőmotorokkal, API-kkal és adatbázisokkal
  • LCEL (LangChain Expression Language) – deklaratív szintaxis láncok felépítéséhez “|” operátorral
  • LangSmith – kiértékelő és felügyeleti programcsomag teszteléshez és optimalizáláshoz
  • LangServe – telepítési keretrendszer, amely a láncokat REST API-kká alakítja

Építészet

A LangChain egy kötelező hangszerelési modellt használ, ahol a vezérlési folyamatot szabványos Python-logikával kezelik. Az egyes alkatrészek kisméretű, összeállítható láncok, amelyek nagyobb munkafolyamatokba állíthatók össze.

Teljesítmény

Az AIMultiple benchmark azt mutatta, hogy a LangChain volt a legmagasabb token-használattal (lekérdezésenként ~2400) és magasabb hangszerelési többletterheléssel (~10 ms). Ez tükrözi a rugalmasságát – több absztrakciós réteg sokoldalúságot biztosít, de megnöveli a feldolgozási többletköltséget.

Árképzés

  • LangChain Core: nyílt forráskódú, ingyenes
  • LangSmith: 39 USD/felhasználó/hó fejlesztői csomag, egyéni vállalati ár
  • LangServe: Ingyenes (saját hosztolt telepítés)

Az LLM API-k és vektoradatbázisok további költségekkel járnak.

Legjobb

A csapatok összetett ügynöki rendszereket építenek fel több eszközzel, döntési ponttal és autonóm munkafolyamatokkal. Különösen erős, ha kiterjedt integrációra van szüksége, vagy több AI-alkalmazást tervez megosztott összetevőkkel.

Korlátozások

  • A magasabb token-fogyasztás megnövekedett API-költségeket jelent
  • Meredekebb tanulási görbe a kiterjedt absztrakciók miatt
  • Túltervezhető egyszerű visszakeresési feladatokra

3. Szénakazal – A legjobb gyártásra kész vállalati rendszerek számára

A Haystack egy nyílt forráskódú keretrendszer, amely mélyrehatóan az éles telepítésre összpontosít. Komponens alapú architektúrát használ explicit bemeneti/kimeneti szerződésekkel és első osztályú megfigyelhetőséggel.

Főbb jellemzők

  • Komponens architektúra — gépelt, újrafelhasználható komponensek “@component” dekorátorral
  • Pipeline DSL – az összetevők közötti adatáramlás egyértelmű meghatározása
  • Rendkívüli rugalmasság – egyszerűen cserélhet LLM-eket, retrievereket és rangsorolókat kódváltás nélkül
  • Beépített megfigyelhetőség – a komponensszintű késleltetés granulált műszerezése
  • Gyártás-első kialakítás – gyorsítótárazás, kötegelés, hibakezelés és felügyelet
  • Dokumentumboltok — natív támogatás az Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant számára
  • REST API generálás — automatikus API-végpontok a folyamatokhoz

Építészet

A Haystack a modularitást és a tesztelhetőséget hangsúlyozza. Minden komponens explicit bemenetekkel és kimenetekkel rendelkezik, amelyek megkönnyítik a folyamat egyes részeinek tesztelését, kijátszását és cseréjét. A vezérlési folyamat továbbra is a szokásos Python, az összetevők összetételével.

Teljesítmény

A Haystack elérte a legalacsonyabb tokenhasználatot a viszonyítási alapon (~1570 lekérdezésenként) és versenyképes többletköltséget (~5,9 ms), így rendkívül költséghatékony az éles telepítésekhez.

Árképzés

  • Haystack: nyílt forráskódú, ingyenes
  • Deepset Cloud: Felügyelt szolgáltatás, havi 950 USD-tól kezdődően kis telepítéseknél

Legjobb

A megbízhatóságot, megfigyelhetőséget és hosszú távú karbantarthatóságot igénylő, éles RAG rendszereket telepítő vállalati csapatok. Ideális, ha egyértelmű alkatrészszerződésekre és a mögöttes technológiák cseréjének lehetőségére van szüksége.

Korlátozások

  • Kisebb közösség a LangChainhez képest
  • Kevésbé kiterjedt eszközökoszisztéma
  • Bőbeszédűbb kód az explicit komponensdefiníciók miatt

4. DSPy – A legjobb minimális kazánlemezhez és Signature-First tervezéshez

A DSPy a Stanfordtól származó aláírás-első programozási keretrendszer, amely a promptokat és az LLM-interakciókat összeállítható modulokként kezeli, tipizált bemenetekkel és kimenetekkel.

Főbb jellemzők

  • Aláírások – a feladat szándékának meghatározása a bemeneti/kimeneti specifikációkon keresztül
  • Modulok – felszólítások és LLM-hívások beágyazása (pl. “dspy.Predict”, “dspy.ChainOfThought”)
  • Optimizálók - automatikus prompt optimalizálás (MIPROv2, BootstrapFewShot)
  • Minimális ragasztókód - a “Predict” és a “CoT” közötti csere nem módosítja a szerződéseket
  • Központosított konfiguráció – modell és gyors kezelés egy helyen
  • Típusbiztonság — strukturált kimenetek kézi elemzés nélkül

Építészet

A DSPy funkcionális programozási paradigmát használ, ahol minden modul újrafelhasználható komponens. Az aláírás-első megközelítés azt jelenti, hogy meghatározza, mit akar, és a DSPy kezeli, hogyan kérje le a modellt.

Teljesítmény

A DSPy a legalacsonyabb keretösszeget (~3,53 ms) mutatta a benchmarkban. A token-használat azonban mérsékelt volt (lekérdezésenként ~2030). Az eredmények a ‘dspy.Predict’-et (gondolatlánc nélkül) használták a méltányosság érdekében; az optimalizálók engedélyezése megváltoztatná a teljesítményjellemzőket.

Árképzés

A DSPy nyílt forráskódú és ingyenes. A költségek az LLM API használatára korlátozódnak.

Legjobb

Kutatók és csapatok, akik értékelik a tiszta absztrakciót, és szeretnék minimalizálni a kazántömegeket. Különösen hasznos, ha azonnali optimalizálással szeretne kísérletezni, vagy erős típusú szerződésekre van szüksége.

Korlátozások

  • Kisebb ökoszisztéma és közösség
  • Kevesebb dokumentáció a LangChain/LlamaIndexhez képest
  • Újabb keretrendszer kevesebb valós esettanulmánnyal
  • Az aláírás-első megközelítés mentális modellváltást igényel

5. LangGraph – A legjobb a többlépcsős grafikon alapú munkafolyamatokhoz

A LangGraph a LangChain gráf-első hangszerelési keretrendszere állapotalapú, többügynököt tartalmazó rendszerek létrehozásához, összetett elágazási logikával.

Főbb jellemzők

  • Grafikonparadigma — a munkafolyamatokat csomópontként és élként határozza meg
  • Feltételes élek — állapoton alapuló dinamikus útválasztás
  • Typed state management - “TypedDict” redukáló jellegű frissítésekkel
  • Ciklusok és hurkok – iteratív munkafolyamatok és újrapróbálkozások támogatása
  • Perzisztencia – a munkafolyamat állapotának mentése és folytatása
  • Human-in-the-loop – szünet jóváhagyásra vagy bevitelre a végrehajtás során
  • Párhuzamos végrehajtás — független csomópontok egyidejű futtatása

Építészet

A LangGraph a vezérlési folyamatot magának az architektúrának a részeként kezeli. Össze kell kötni a csomópontokat (függvényeket) élekkel (átmenetekkel), és a keretrendszer kezeli a végrehajtási sorrendet, az állapotkezelést és az elágazásokat.

Teljesítmény

A LangGraph-nak volt a legmagasabb keretterhelése (~14 ms) a gráfhangrendezés bonyolultsága miatt. A token-használat mérsékelt volt (~2030 lekérdezésenként).

Árképzés

A LangGraph nyílt forráskódú. Használat esetén a LangSmith felügyeleti költségek vonatkoznak rá (39 USD/felhasználó/hó fejlesztői szint esetén).

Legjobb

Olyan csapatok, amelyek összetett, többügynökből álló rendszereket építenek, amelyek kifinomult vezérlési folyamatot, újrapróbálkozásokat, párhuzamos végrehajtást és állapotmegőrzést igényelnek. Ideális a hosszan tartó, több döntési ponttal rendelkező munkafolyamatokhoz.

Korlátozások

  • Legmagasabb hangszerelés
  • Komplexebb mentális modell, mint imperatív keretek
  • Valóban összetett munkafolyamatokhoz a legalkalmasabb – túlzás az egyszerű RAG-nál

A megfelelő keret kiválasztása az Ön használati esetéhez

Használja a LlamaIndexet, ha:

  • Elsődleges igénye az iratkeresés és -keresés
  • A leghatékonyabb tokenhasználatot szeretné elérni a RAG lekérdezésekhez
  • Tudásbázisokat, kérdés-felelet rendszereket vagy szemantikus keresést épít
  • A tiszta, lineáris RAG-folyamatokat az összetett hangszereléssel szemben értékeli

Használja a LangChaint, ha:

  • Széleskörű eszközintegrációra van szüksége (keresés, API-k, adatbázisok)
  • Több mesterségesintelligencia-alkalmazást készít megosztott összetevőkkel
  • A legnagyobb ökoszisztémát és közösségi támogatást szeretné
  • Ügynöki munkafolyamatok autonóm döntéshozatallal szükségesek

Használja a Haystack-et, ha:

  • Megbízhatóságot igénylő éles rendszereket telepít
  • Első osztályú megfigyelhetőségre és megfigyelésre van szüksége
  • Az alkatrészek tesztelhetősége és cserélhetősége prioritást élvez
  • A legköltséghatékonyabb tokenhasználatot szeretné

Használja a DSPy-t, ha:

  • Minimális kazettát és tiszta absztrakciókat szeretne
  • Az azonnali optimalizálás fontos az Ön használati esetéhez
  • Értékeli a típusbiztonságot és a funkcionális programozási mintákat
  • Ön jól érzi magát az újabb, kutatás-orientált keretrendszerekben

Használja a LangGraph-ot, ha:

  • A munkafolyamat összetett elágazásokat és hurkokat igényel
  • Állítólagos, többügynökös hangszerelésre van szüksége
  • Az emberi hurokban történő jóváhagyási lépésekre van szükség
  • A párhuzamos végrehajtás jelentősen javítaná a teljesítményt

Építészeti és fejlesztői tapasztalat

Az [AIMultiple-elemzés] (https://research.aimultiple.com/rag-frameworks/) szerint a keretrendszer kiválasztásakor figyelembe kell venni:

  • LangGraph: Deklaratív gráf-első paradigma. A szabályozási folyamat az architektúra része. Jól skálázható összetett munkafolyamatokhoz.
  • LlamaIndex: Kötelező hangszerelés. Eljárási szkriptek egyértelmű visszakeresési primitívekkel. Olvasható és hibakereshető.
  • LangChain: kötelező érvényű deklaratív összetevőkkel. Összeállítható láncok | operátor használatával. Gyors prototípuskészítés.
  • Haystack: Komponens alapú, kifejezett I/O szerződésekkel. Gyártásra kész finomszemcsés vezérléssel.
  • DSPy: Signature-first programok. Szerződés alapú fejlesztés minimális kazánnal.

Költségmegfontolások

A token-használat közvetlenül befolyásolja az API-költségeket. A GPT-4.1-mini árazású benchmark alapján (~0,15 USD millió beviteli tokenenként):

** 1000 lekérdezésenkénti költség:**

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

Méretben (havi 10 millió lekérdezés) a Haystack és a LangChain közötti különbség körülbelül 1200 USD havonta, csak az API-költségekben.

A benchmark figyelmeztetése

Az AIMultiple kutatói megjegyzik, hogy eredményeik a tesztelt architektúrára, modellekre és promptokra vonatkoznak. Gyártásban:

  • A LangGraph párhuzamos végrehajtása jelentősen csökkentheti a várakozási időt
  • A DSPy optimalizálói (MIPROv2, Chain-of-thought) javíthatják a válasz minőségét
  • A Haystack gyorsítótárazási és kötegelési funkcióit nem alkalmazták
  • A LlamaIndex fejlett indexelési stratégiáit nem használták ki teljesen
  • A LangChain LCEL optimalizálásait a szabványosítás korlátozta

A valós teljesítmény az adott használati esettől, az adatjellemzőktől és az architektúraválasztástól függ.

Új trendek a RAG keretrendszer fejlesztésében

A RAG keretrendszer folyamatosan fejlődik:

  • Multimodális támogatás – a szövegen túl a képekre, a hangra és a videóra is kiterjed
  • Hibrid visszakeresés – a vektoros keresés kombinálása kulcsszóegyezéssel és tudásgrafikonokkal
  • Lekérdezés optimalizálás — automatikus lekérdezésbontás és útválasztás
  • Értékelési keretrendszerek – beépített tesztelési és benchmarking eszközök
  • Üzembe helyezési absztrakciók – könnyebb út a prototípustól a gyártásig
  • Költségoptimalizálás – a tokenhasználat és az API-hívások csökkentése

Következtetés

A RAG keretrendszer kiválasztása 2026-ban az Ön egyedi igényeitől függ:

  • A LlamaIndex kiemelkedő a dokumentum-központú visszakeresésben, erős token hatékonysággal
  • A LangChain a legkiterjedtebb ökoszisztéma az összetett ügynöki munkafolyamatok számára
  • A szénakazal gyártásra kész megbízhatóságot biztosít a legalacsonyabb jelképes költségek mellett
  • A DSPy minimális fűtőelemet kínál az aláírás előtti absztrakciókkal
  • A LangGraph kifinomult, többügynököt tartalmazó rendszereket kezel gráfhangrendezéssel

A legtöbb RAG-val kezdődő csapat számára a LlamaIndex biztosítja a leggyorsabb utat a termeléshez a visszakeresésre összpontosító alkalmazásokhoz, míg a LangChain akkor van értelme, ha előreláthatólag kiterjedt szerszám- és ügynöki képességekre van szüksége. A vállalati csapatoknak erősen fontolóra kell venniük a Haystack-t a gyártásban első helyen álló kialakítása és költséghatékonysága miatt.

A keretrendszerek nem zárják ki egymást – sok termelési rendszer kombinálja őket, LlamaIndexet használva a visszakereséshez és LangChaint a hangszereléshez. A RAG-rendszerek felépítésekor értékelje a [vektoradatbázisokat mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz] (/posts/best-vector-databases-ai-applications-2026/) is a hatékony hasonlóságkeresés érdekében, és fontolja meg a [nyílt forráskódú LLM-eket] (/posts/best-open-source-llms-2026/) a kereskedelmi modellek alternatívájaként. Kezdje az elsődleges használati esetnek megfelelő keretrendszerrel, mérje meg a teljesítményt a tényleges adatokkal, és iterálja a valós eredmények alapján. A termelési RAG-rendszereket építők számára a Building LLM Apps gyakorlati mintákat és bevált módszereket kínál a visszakereséssel kiegészített generációhoz.

Gyakran Ismételt Kérdések

Használjam a LangChaint vagy a LlamaIndexet a RAG chatbotomhoz?

A sok dokumentumot igénylő Q&A chatbotok esetében a LlamaIndex általában gyorsabb fejlesztést biztosít jobb token hatékonysággal (~1600 token vs. ~2400). A LangChain kiváló, ha a chatbotjának több eszközre, külső API-kra vagy összetett többlépcsős gondolkodásra van szüksége. Ha az elsődleges igény a „dokumentumok lekérdezése és a válaszok visszaküldése”, kezdje a LlamaIndexszel. Ha előreláthatólag ügynöki képességekre, webes keresésekre vagy több szolgáltatással való integrációra van szüksége, a LangChain ökoszisztémája hosszabb távú rugalmasságot biztosít a magasabb tokenköltségek ellenére.

Melyik a legegyszerűbb RAG keretrendszer kezdőknek?

A LlamaIndex a legegyszerűbb belépési pontot kínálja intuitív, magas szintű API-kkal. Egy működőképes RAG rendszert 20 kódsor alatt építhet fel. A Haystack kiváló dokumentációt és világos oktatóanyagokat biztosít a termelési munkafolyamatokhoz. A LangChain rendelkezik a legkiterjedtebb tanulási erőforrásokkal, de meredekebb kezdeti összetettséggel. A DSPy megköveteli az aláírás-első paradigma megértését. A RAG fogalmak gyors megtanulásához kezdje a LlamaIndex-el; a gyártásra kész minták esetében fontolja meg a Haystack-et.

Válthatok később RAG-keretrendszert anélkül, hogy mindent átírnék?

A váltás lehetséges, de jelentős átalakítást igényel. A keretrendszereknek közös fogalmaik vannak (beágyazások, vektortárolók, retrieverek), de eltérően valósítják meg őket. A vektoradatbázis és a dokumentumbeágyazás továbbra is hordozható marad – a hangszerelési logikát újra kell írni. Sok csapat absztrakciós rétegeket használ az alkalmazás kódjának a keretrendszer sajátosságaitól való elkülönítésére. Közepes méretű projekteknél 2-4 hetes migrációs munka tervezése. Ezt vegye figyelembe, amikor kezdeti döntést hoz – a váltásnak valós költségei vannak.

Melyik RAG keretrendszer a legjobb a gyártáshoz?

A Haystack kifejezetten a REST API-kkal, a Docker-támogatással, a felügyelettel és a legalacsonyabb tokenköltségekkel rendelkező éles telepítésekhez készült (~1200 dollárral kevesebb havonta, mint a LangChain 10 millió lekérdezés esetén). A LlamaIndex gyártásra kész megbízhatóságot kínál erős token hatékonysággal. A LangChain éles üzemben működik, de a magasabb tokenfelhasználás miatt gondosabb erőforrás-gazdálkodást igényel. Értékelje csapata működési érettsége, megfigyelési követelményei és az összetett absztrakciók hibakeresési tűrése alapján.

Mennyibe kerül valójában egy RAG rendszer működtetése?

A költségek vektoros adatbázis-tárhelyre (20-200 USD/hó, mérettől függően), LLM API-hívásokra (domináns tényező) és beágyazás generálásra oszlanak. A GPT-4.1-mini használata 1 millió lekérdezéssel/hónap: A szénakazal költsége ~240 USD, a LangChain ~360 USD – 120 USD havi különbség. A saját üzemeltetésű nyílt forráskódú LLM-ek kiküszöbölik a tokenenkénti költségeket, de infrastruktúrát igényelnek (500-2000 USD/hó GPU-k esetén). A legtöbb gyártó RAG rendszer havi 500-5000 dollárba kerül, a forgalomtól, a modellválasztástól és az optimalizálási erőfeszítésektől függően.

A teljesítményadatok az AIMultiple RAG Framework Benchmark (2026) és az IBM LlamaIndex vs LangChain Analysis-vs2-lang2chain)-ból származnak.