РАГ оквири (оквири за проширену генерацију преузимања) постали су од суштинског значаја за изградњу АИ апликација производног нивоа 2026. Најбољи РАГ оквири—ЛангЦхаин, ЛламаИндек, Хаистацк, ДСПи и ЛангГрапх— омогућавају програмерима да комбинују велике језичке моделе са преузимањем знања специфичних за домен. Када се пореди ЛангЦхаин вс ЛламаИндек вс Хаистацк, кључни фактори укључују ефикасност токена, трошкове оркестрације и могућности обраде докумената. Мере перформанси откривају да Хаистацк постиже најмању употребу токена (~1.570 токена), док ДСПи нуди минималне трошкове (~3,53 мс). ЛламаИндек се истиче за апликације које су усредсређене на документе, ЛангЦхаин пружа максималну флексибилност, а Хаистацк нуди цевоводе спремне за производњу. Разумевање архитектуре РАГ оквира је критично за програмере који граде базе знања, цхат ботове и системе генерисања са проширеним проналажењем.

Овај свеобухватни водич испитује пет водећих РАГ оквира у 2026. години, упоређујући стандарде перформанси, архитектонске приступе, случајеве коришћења и импликације на трошкове како би помогао програмерима и тимовима да изаберу оптимални оквир за прављење РАГ апликација.

Зашто је важан избор РАГ оквира

РАГ оквири оркестрирају сложен ток рада уношења докумената, креирања уградњи, преузимања релевантног контекста и генерисања одговора. Оквир који одаберете одређује:

  • Брзина развоја — колико брзо можете прототиповати и поновити
  • Перформансе система — кашњење, ефикасност токена и трошкови АПИ-ја
  • Одржавање — колико лако ваш тим може да отклања грешке, тестира и скалира
  • Флексибилност — прилагодљивост новим моделима, векторским продавницама и случајевима коришћења

Према [ИБМ Ресеарцх] (https://www.ibm.com/think/topics/llamaindex-vs-langchain), РАГ омогућава АИ моделима да приступе знању специфичном за домен које им иначе недостају, чинећи избор оквира кључним за тачност и економичност.

Репер перформанси РАГ оквира

Свеобухватни бенцхмарк од стране АИМултипле из 2026. упоредио је пет оквира користећи идентичне компоненте: ГПТ-4.1-мини, БГЕ-смалл ембеддингс, Кдрант векторску продавницу и Тавили веб претрагу. Све имплементације су постигле 100% тачност на тест скупу од 100 упита.

Кључни показатељи учинка

Оквирни трошкови (време оркестрације):

  • ДСПи: ~3,53 мс
  • Плаг сена: ~5,9 мс
  • ЛламаИндек: ~6 мс
  • ЛангЦхаин: ~10 мс
  • ЛангГрапх: ~14 мс

Просечна употреба токена (по упиту):

  • Плаг сена: ~1,570 жетона
  • ЛламаИндек: ~1.600 токена
  • ДСПи: ~2030 токена
  • ЛангГрапх: ~2030 токена
  • ЛангЦхаин: ~2.400 токена

Референтни изоловани оквирни трошкови коришћењем стандардизованих компоненти, откривајући да потрошња токена има већи утицај на кашњење и трошкове него трошкови оркестрације. Мања употреба токена директно смањује трошкове АПИ-ја када користите комерцијалне ЛЛМ.

1. ЛламаИндек — Најбоље за РАГ апликације које су усмерене на документе

ЛламаИндек је наменски направљен за токове рада за унос података, индексирање и преузимање. Првобитно назван ГПТ индекс, фокусира се на то да документе учини упитним путем интелигентних стратегија индексирања.

Кључне карактеристике

  • ЛламаХуб екосистем — преко 160 конектора података за АПИ-је, базе података, Гоогле Воркспацес и формате датотека
  • Напредно индексирање — векторски индекси, индекси стабла, индекси кључних речи и хибридне стратегије
  • Трансформација упита — аутоматски поједностављује или разлаже сложене упите ради бољег проналажења
  • Накнадна обрада чвора — поновно рангирање и филтрирање преузетих делова пре генерисања
  • Састав индекса — комбинујте више индекса у обједињене интерфејсе упита
  • Синтеза одговора — вишеструке стратегије за генерисање одговора из преузетог контекста

Архитектура

ЛламаИндек прати јасан РАГ цевовод: учитавање података → индексирање → постављање упита → накнадна обрада → синтеза одговора. Као што је приметио ИБМ, он трансформише велике текстуалне скупове података у индексе који се лако могу испитивати, поједностављујући генерисање садржаја са омогућеним РАГ-ом.

Перформанс

У АИМултипле бенцхмарк-у, ЛламаИндек је показао снажну ефикасност токена (~1.600 токена по упиту) и ниске трошкове (~6 мс), што га чини исплативим за радна оптерећења преузимања великог обима.

Прицинг

Сам ЛламаИндек је отвореног кода и бесплатан. Трошкови долазе од:

  • Употреба ЛЛМ АПИ-ја (ОпенАИ, Антхропиц, итд.)
  • Векторско хостовање базе података (Пинецоне, Веавиате, Кдрант)
  • Уграђивање закључивања модела

Најбоље за

Тимови граде претрагу докумената, управљање знањем или системе питања и одговора где је тачност проналажења најважнија. Идеално када је ваш примарни случај употребе упит за структуриране или полуструктуриране текстуалне податке.

Ограничења

  • Мање флексибилан за токове рада агената у више корака у поређењу са ЛангЦхаин-ом
  • Мања заједница и екосистем од ЛангЦхаина
  • Првенствено оптимизован за задатке проналажења, а не за општу оркестрацију

2. ЛангЦхаин — Најбољи за сложене агентске радне токове

ЛангЦхаин је свестрани оквир за изградњу агентских АИ апликација. Обезбеђује модуларне компоненте које се могу “уланчати” заједно за сложене токове рада који укључују више ЛЛМ-ова, алата и тачака одлучивања.

Кључне карактеристике

  • Ланци — саставите ЛЛМ-ове, упите и алате у токове посла за вишекратну употребу
  • Агенти — аутономни субјекти за доношење одлука који бирају алате и извршавају задатке
  • Меморијски системи — историја разговора, меморија ентитета и графикони знања
  • Екосистем алата — опсежне интеграције са претраживачима, АПИ-јима, базама података
  • ЛЦЕЛ (ЛангЦхаин Екпрессион Лангуаге) — декларативна синтакса за прављење ланаца са | оператором
  • ЛангСмитх — пакет за евалуацију и праћење за тестирање и оптимизацију
  • ЛангСерве — оквир за примену који претвара ланце у РЕСТ АПИ-је

Архитектура

ЛангЦхаин користи императивни модел оркестрације где се током контроле управља путем стандардне Питхон логике. Појединачне компоненте су мали, састављајући ланци који се могу саставити у веће токове посла.

Перформанс

АИМултипле бенцхмарк је показао да је ЛангЦхаин имао највећу употребу токена (~2.400 по упиту) и веће трошкове оркестрације (~10 мс). Ово одражава његову флексибилност – више слојева апстракције пружа свестраност, али додају додатне трошкове обраде.

Прицинг

  • ЛангЦхаин Цоре: отвореног кода, бесплатно
  • ЛангСмитх: 39 УСД по кориснику месечно за план за програмере, прилагођене цене предузећа – ЛангСерве: бесплатан (самостално постављање)

Примењују се додатни трошкови за ЛЛМ АПИ и векторске базе података.

Најбоље за

Тимови граде сложене агентске системе са више алата, тачака одлучивања и аутономних токова посла. Посебно јак када су вам потребне опсежне интеграције или планирате да направите више АИ апликација са заједничким компонентама.

Ограничења

  • Већа потрошња токена значи повећање трошкова АПИ-ја
  • Стрмија крива учења због обимних апстракција
  • Може бити превише пројектован за једноставне задатке преузимања

3. Стог сена — најбоље за системе предузећа спремне за производњу

Хаистацк је опен-соурце оквир од деепсет-а фокусиран на примену производње. Користи архитектуру засновану на компонентама са експлицитним улазно/излазним уговорима и првокласном видљивошћу.

Кључне карактеристике

  • Архитектура компоненти — откуцане компоненте за вишекратну употребу са декоратором @цомпонент
  • Пипелине ДСЛ — јасна дефиниција тока података између компоненти
  • Позадинска флексибилност — лако замените ЛЛМ, ретривере и рангере без промене кода
  • Уграђена опсервабилност — грануларна инструментација кашњења на нивоу компоненте
  • Производни први дизајн — кеширање, батцхинг, руковање грешкама и надгледање
  • Продавнице докумената — изворна подршка за Еластицсеарцх, ОпенСеарцх, Веавиате, Кдрант
  • Генерација РЕСТ АПИ-ја — аутоматске крајње тачке АПИ-ја за цевоводе

Архитектура

Стог сена наглашава модуларност и могућност тестирања. Свака компонента има експлицитне улазе и излазе, што олакшава тестирање, исмевање и замену делова цевовода. Контролни ток остаје стандардни Питхон са саставом компоненти.

Перформанс

Хаистацк је постигао најмању употребу токена у бенчмарку (~1.570 по упиту) и конкурентне трошкове (~5,9 мс), што га чини веома исплативим за примену у производњи.

Прицинг

  • Стог сена: отвореног кода, бесплатно
  • дубоки Цлоуд: Управљана услуга почевши од 950 УСД месечно за мале примене

Најбоље за

Тимови предузећа који примењују производне РАГ системе који захтевају поузданост, уочљивост и дугорочну могућност одржавања. Идеално када су вам потребни јасни уговори о компонентама и могућност замене основних технологија.

Ограничења

  • Мања заједница у поређењу са ЛангЦхаин-ом
  • Мање обиман екосистем алата
  • Опширнији код због експлицитних дефиниција компоненти

4. ДСПи — Најбољи за минимални шаблон и дизајн са потписом

ДСПи је програмски оквир са потписом са Станфорда који третира упите и ЛЛМ интеракције као модуле који се могу саставити са откуцаним улазима и излазима.

Кључне карактеристике

  • Потписи — дефинишете намеру задатка кроз улазне/излазне спецификације
  • Модули — обједињују упите и ЛЛМ позиве (нпр. дспи.Предицт, дспи.ЦхаинОфТхоугхт)
  • Оптимизери — аутоматска брза оптимизација (МИПРОв2, БоотстрапФевСхот)
  • Минимални код лепка — замена између Предицт и ЦоТ не мења уговоре
  • Централизована конфигурација — модел и брзо руковање на једном месту
  • Безбедност типа — структурирани излази без ручног рашчлањивања

Архитектура

ДСПи користи парадигму функционалног програмирања где је сваки модул компонента за вишекратну употребу. Приступ на првом месту значи да дефинишете шта желите, а ДСПи управља како да затражи модел.

Перформанс

ДСПи је показао најниже трошкове оквира (~3,53 мс) у бенчмарку. Међутим, употреба токена је била умерена (~2030 по упиту). Резултати су користили дспи.Предицт (без ланца мисли) ради праведности; омогућавање оптимизатора би променило карактеристике перформанси.

Прицинг

ДСПи је отвореног кода и бесплатан. Трошкови су ограничени на коришћење ЛЛМ АПИ-ја.

Најбоље за

Истраживачи и тимови који цене чисте апстракције и желе да минимизирају шаблон. Посебно корисно када желите да експериментишете са брзом оптимизацијом или су вам потребни уговори јаког типа.

Ограничења

  • Мањи екосистем и заједница
  • Мање документације у поређењу са ЛангЦхаин/ЛламаИндек-ом
  • Новији оквир са мање студија случаја из стварног света
  • Приступ на првом месту захтева промену менталног модела

5. ЛангГрапх — најбоље за токове рада засноване на графовима у више корака

ЛангГрапх је ЛангЦхаин-ов оквир за оркестрацију на првом графу за изградњу система са више агената који имају статус и сложену логику гранања.

Кључне карактеристике

  • Парадигма графа — дефинише токове посла као чворове и ивице
  • Условне ивице — динамичко рутирање засновано на стању
  • Управљање куцаним стањем — ТипедДицт са ажурирањима у стилу редуктора
  • Циклуси и петље — подршка за итеративне токове посла и поновне покушаје
  • Упорност — сачувајте и наставите стање тока посла
  • Човек у петљи — пауза за одобрење или унос током извршења
  • Паралелно извршавање — покрените независне чворове истовремено

Архитектура

ЛангГрапх третира контролни ток као део саме архитектуре. Повезујете чворове (функције) са ивицама (прелазима), а оквир управља редоследом извршења, управљањем стањем и гранањем.

Перформанс

ЛангГрапх је имао највеће трошкове оквира (~14 мс) због сложености оркестрације графова. Употреба токена је била умерена (~2030 по упиту).

Прицинг

ЛангГрапх је отвореног кода. ЛангСмитх трошкови праћења се примењују ако се користе (39 УСД/корисник/месечно за ниво програмера).

Најбоље за

Тимови граде сложене системе са више агената који захтевају софистицирани ток контроле, поновне покушаје, паралелно извршење и постојаност стања. Идеално за дуготрајне радне токове са више тачака одлучивања.

Ограничења

  • Највећа оркестрација
  • Сложенији ментални модел од императивних оквира
  • Најприкладнији за заиста сложене токове посла—може бити превише за једноставне РАГ

Одабир правог оквира за ваш случај употребе

Користите ЛламаИндек ако:

  • Ваша примарна потреба је преузимање и претрага докумената – Желите најефикасније коришћење токена за РАГ упите
  • Градите базе знања, системе питања и одговора или семантичку претрагу
  • Цените јасне, линеарне РАГ цевоводе у односу на сложену оркестрацију

Користите ЛангЦхаин ако:

  • Потребне су вам опсежне интеграције алата (претрага, АПИ-ји, базе података)
  • Правите више АИ апликација са заједничким компонентама
  • Желите највећи екосистем и подршку заједнице
  • Потребни су агентски токови посла са аутономним доношењем одлука

Користите пласт сена ако:

  • Ви постављате производне системе који захтевају поузданост
  • Потребна вам је првокласна уочљивост и праћење
  • Тестабилност и заменљивост компоненти су приоритети
  • Желите најисплативију употребу токена

Користите ДСПи ако:

  • Желите минималан шаблон и чисте апстракције
  • Брза оптимизација је важна за ваш случај употребе
  • Цените безбедност типова и функционалне обрасце програмирања
  • Свиђају вам се новији оквири оријентисани на истраживање

Користите ЛангГрапх ако:

  • Ваш ток посла захтева сложено гранање и петље
  • Потребна вам је оркестрација са више агената – Потребни су кораци за одобрење од стране човека у петљи
  • Паралелно извођење би значајно побољшало перформансе

Архитектура и искуство програмера

Према АИМултипле анализи, избор оквира треба да узме у обзир:

  • ЛангГрапх: декларативни граф-прва парадигма. Контролни ток је део архитектуре. Добро се прилагођава за сложене токове посла.
  • ЛламаИндек: Императивна оркестрација. Процедуралне скрипте са јасним примитивима за проналажење. Читљиво и отклањање грешака.
  • ЛангЦхаин: Императив са декларативним компонентама. Ланци који се могу саставити користећи оператор |. Брза израда прототипа.
  • Стог сена: Засновано на компонентама са експлицитним И/О уговорима. Спремно за производњу са прецизном контролом.
  • ДСПи: Програми са првим потписом. Развој заснован на уговору са минималним шаблоном.

Разматрање трошкова

Употреба токена директно утиче на трошкове АПИ-ја. На основу референтне вредности са ГПТ-4.1-мини ценама (~0,15 УСД за милион улазних токена):

Цена по 1000 упита:

  • Плаг сена: ~0,24 долара (1570 жетона × 1000 / 1 милион × 0,15 долара) – ЛламаИндек: ~0,24 УСД (1600 токена × 1000 / 1М × 0,15 УСД)
  • ДСПи: ~0,30 УСД (2030 токена × 1000 / 1М × 0,15 УСД)
  • ЛангГрапх: ~0,30 УСД (2030 токена × 1000 / 1М × 0,15 УСД) – ЛангЦхаин: ~0,36 УСД (2400 токена × 1000 / 1М × 0,15 УСД)

На нивоу (10 милиона упита месечно), разлика између Хаистацк-а и ЛангЦхаин-а је приближно 1.200 УСД месечно само у трошковима АПИ-ја.

Бенцхмарк упозорење

АИМултипле истраживачи примећују да су њихови резултати специфични за тестирану архитектуру, моделе и упите. У производњи:

  • ЛангГрапх-ово паралелно извршавање би могло значајно да смањи кашњење
  • ДСПи-јеви оптимизатори (МИПРОв2, Цхаин-оф-Тхоугхт) би могли да побољшају квалитет одговора
  • Хаистацк-ове функције кеширања и батцхинг-а нису употребљене
  • ЛламаИндек-ове напредне стратегије индексирања нису у потпуности искоришћене
  • ЛангЦхаин-ове ЛЦЕЛ оптимизације су биле ограничене стандардизацијом

Перформансе у стварном свету зависе од вашег специфичног случаја употребе, карактеристика података и избора архитектуре.

Нови трендови у развоју РАГ оквира

Пејзаж РАГ оквира наставља да се развија:

  • Мулти-модална подршка — проширује се даље од текста на слике, аудио и видео
  • Хибридно преузимање — комбиновање векторске претраге са подударањем кључних речи и графиконима знања
  • Оптимизација упита — аутоматска декомпозиција упита и рутирање
  • Оквири за евалуацију — уграђени алати за тестирање и бенцхмаркинг
  • Апстракције примене — лакши пут од прототипа до производње
  • Оптимизација трошкова — смањење употребе токена и АПИ позива

Закључак

Избор РАГ оквира у 2026. зависи од ваших специфичних потреба:

  • ЛламаИндек се истиче у проналажењу усредсређеном на документ са снажном ефикасношћу токена
  • ЛангЦхаин обезбеђује најобимнији екосистем за сложене агентске токове посла
  • Стог сена пружа поузданост спремну за производњу уз најниже трошкове токена
  • ДСПи нуди минимални шаблон са апстракцијама на првом месту
  • ЛангГрапх управља софистицираним системима са више агената са оркестрацијом графова

За већину тимова који почињу са РАГ-ом, ЛламаИндек обезбеђује најбржи пут до производње за апликације усмерене на преузимање, док ЛангЦхаин има смисла када предвиђате да су вам потребне опсежне алатке и могућности агента. Тимови предузећа треба да размотре Стог сена због његовог дизајна који је први у производњи и исплативости.

Оквири се међусобно не искључују – многи производни системи их комбинују, користећи ЛламаИндек за проналажење и ЛангЦхаин за оркестрацију. Када правите РАГ системе, такође процените векторске базе података за АИ апликације за ефикасну претрагу сличности и размотрите опен соурце ЛЛМс као алтернативу комерцијалним моделима. Почните са оквиром који одговара вашем примарном случају употребе, измерите перформансе са стварним подацима и поновите на основу резултата из стварног света. За те грађевинске РАГ системе за производњу, Буилдинг ЛЛМ Аппс нуди практичне обрасце и најбоље праксе за проширено генерисање.

Често постављана питања

Да ли треба да користим ЛангЦхаин или ЛламаИндек за свој РАГ цхатбот?

За четботе за питања и одговоре са великим бројем докумената, ЛламаИндек обично обезбеђује бржи развој са бољом ефикасношћу токена (~1.600 токена наспрам ~2.400). ЛангЦхаин се истиче када је вашем цхатботу потребно више алата, екстерни АПИ-ји или сложено размишљање у више корака. Ако је ваша примарна потреба „питати документе и вратити одговоре“, почните са ЛламаИндек-ом. Ако предвиђате да су вам потребне могућности агента, веб претрага или интеграција са више услуга, ЛангЦхаин-ов екосистем пружа већу дугорочну флексибилност упркос већим трошковима токена.

Који је најлакши РАГ оквир за почетнике?

ЛламаИндек нуди најједноставнију улазну тачку са интуитивним АПИ-јима високог нивоа. Можете да направите функционалан РАГ систем у мање од 20 линија кода. Хаистацк пружа одличну документацију и јасне туторијале за производне токове. ЛангЦхаин има најобимније ресурсе за учење, али већу почетну сложеност. ДСПи захтева разумевање његове парадигме првог потписа. За брзо учење РАГ концепата, почните са ЛламаИндек-ом; за шаблоне спремне за производњу, размотрите Стаг сена.

Могу ли касније да променим РАГ оквире без поновног писања?

Пребацивање је могуће, али захтева значајно рефакторисање. Оквири деле заједничке концепте (уградња, складишта вектора, ретривери), али их различито примењују. Ваша векторска база података и уграђени документи остају преносиви — логику оркестрације је потребно преписати. Многи тимови користе слојеве апстракције да изолују код апликације од специфичности оквира. Планирајте 2-4 недеље рада на миграцији за пројекте средње величине. Узмите у обзир ово када правите свој почетни избор - пребацивање има стварне трошкове.

Који је РАГ оквир најбољи за производњу?

Хаистацк је експлицитно дизајниран за примену у производњи са РЕСТ АПИ-јима, Доцкер подршком, надгледањем и најнижим трошковима токена (~1200 УСД мање месечно од ЛангЦхаин-а на 10 милиона упита). ЛламаИндек нуди поузданост спремну за производњу са снажном ефикасношћу токена. ЛангЦхаин ради у производњи, али захтева пажљивије управљање ресурсима због веће потрошње токена. Процените на основу оперативне зрелости вашег тима, захтева за праћење и толеранције за отклањање грешака у сложеним апстракцијама.

Колико заправо кошта покретање РАГ система?

Трошкови се деле на хостовање векторске базе података (20-200 УСД месечно у зависности од размера), ЛЛМ АПИ позиве (доминантни фактор) и генерисање уграђивања. Коришћење ГПТ-4.1-мини при 1М упита месечно: Стог сена кошта ~240 УСД, ЛангЦхаин ~360 УСД—разлика од 120 УСД месечно. ЛЛМ са отвореним кодом који се сами хостују елиминишу трошкове по токену, али захтевају инфраструктуру (500-2000 УСД месечно за ГПУ). Већина производних РАГ система кошта 500-5000 УСД месечно у зависности од саобраћаја, избора модела и напора за оптимизацију.

*Подаци о учинку добијени из АИМултипле РАГ Фрамеворк Бенцхмарк (2026) и ИБМ ЛламаИндек вс ЛангЦхаин Аналисис.