5 กรอบ RAG ที่ดีที่สุดในปี 2026: LangChain กับ LlamaIndex กับ Haystack เมื่อเปรียบเทียบ

เฟรมเวิร์ก RAG (เฟรมเวิร์กการสร้างการดึงข้อมูล) กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI ระดับการผลิตในปี 2569 เฟรมเวิร์ก RAG ที่ดีที่สุด ได้แก่ LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy และ LangGraph ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่เข้ากับการดึงข้อมูลความรู้เฉพาะโดเมนได้ เมื่อเปรียบเทียบ LangChain กับ LlamaIndex กับ Haystack ปัจจัยสำคัญ ได้แก่ ประสิทธิภาพของโทเค็น ค่าใช้จ่ายในการจัดระเบียบ และความสามารถในการประมวลผลเอกสาร เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพเผยให้เห็นว่า Haystack บรรลุการใช้งานโทเค็นต่ำสุด (~ 1,570 โทเค็น) ในขณะที่ DSPy เสนอค่าใช้จ่ายขั้นต่ำ (~ 3.53 ms) LlamaIndex เป็นเลิศสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นเอกสารเป็นหลัก, LangChain ให้ความยืดหยุ่นสูงสุด และ Haystack นำเสนอไปป์ไลน์ที่พร้อมสำหรับการผลิต การทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมเฟรมเวิร์ก RAG เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนาที่สร้างฐานความรู้ แชทบอท และระบบการสร้างการดึงข้อมูลเสริม

คู่มือที่ครอบคลุมนี้จะตรวจสอบเฟรมเวิร์ก RAG ชั้นนำ 5 เฟรมในปี 2026 โดยเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ วิธีทางสถาปัตยกรรม กรณีการใช้งาน และผลกระทบด้านต้นทุน เพื่อช่วยให้นักพัฒนาและทีมเลือกเฟรมเวิร์กที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน RAG

เหตุใดตัวเลือก RAG Framework จึงมีความสำคัญ

กรอบงาน RAG ประสานขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อนของการนำเข้าเอกสาร การสร้างการฝัง การดึงบริบทที่เกี่ยวข้อง และสร้างการตอบสนอง กรอบงานที่คุณเลือกจะกำหนด:

• ความเร็วในการพัฒนา — คุณสามารถสร้างต้นแบบและทำซ้ำได้เร็วแค่ไหน
• ประสิทธิภาพของระบบ — เวลาแฝง ประสิทธิภาพของโทเค็น และต้นทุน API
• การบำรุงรักษา — ทีมของคุณสามารถแก้ไขจุดบกพร่อง ทดสอบ และปรับขนาดได้ง่ายเพียงใด
• ความยืดหยุ่น — ความสามารถในการปรับตัวเข้ากับโมเดลใหม่ ร้านค้าเวกเตอร์ และกรณีการใช้งาน

จากข้อมูลของ IBM Research RAG ช่วยให้โมเดล AI เข้าถึงความรู้เฉพาะโดเมนที่พวกเขาจะขาดไป ทำให้การเลือกเฟรมเวิร์กมีความสำคัญต่อความถูกต้องและความคุ้มค่า

เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพของกรอบงาน RAG

เกณฑ์มาตรฐานโดย AIMultiple ที่ครอบคลุมในปี 2026 เปรียบเทียบเฟรมเวิร์ก 5 รายการโดยใช้ส่วนประกอบที่เหมือนกัน ได้แก่ GPT-4.1-mini, การฝัง BGE-small, Qdrant vector store และการค้นหาเว็บ Tavily การใช้งานทั้งหมดได้รับความแม่นยำ 100% ในชุดทดสอบ 100 คำค้นหา

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก

ค่าใช้จ่ายด้านกรอบงาน (เวลาเรียบเรียง):

• DSPy: ~3.53 มิลลิวินาที
• กองหญ้า: ~5.9 ms
• LlamaIndex: ~6 ms
• แลงเชน: ~10 ms
• แลงกราฟ: ~14 มิลลิวินาที

การใช้โทเค็นโดยเฉลี่ย (ต่อการสืบค้น):

• กองหญ้า: ~1,570 โทเค็น
• LlamaIndex: ~1,600 โทเค็น
• DSPy: ~2,030 โทเค็น
• LangGraph: ~2,030 โทเค็น
• LangChain: ~2,400 โทเค็น

ค่าใช้จ่ายด้านเฟรมเวิร์กที่แยกตามเกณฑ์มาตรฐานโดยใช้ส่วนประกอบที่เป็นมาตรฐาน เผยให้เห็นว่า การใช้โทเค็นมีผลกระทบต่อเวลาแฝงและต้นทุนมากกว่าค่าใช้จ่ายในการจัดการ การใช้โทเค็นที่ต่ำกว่าจะช่วยลดต้นทุน API ได้โดยตรงเมื่อใช้ LLM เชิงพาณิชย์

1. LlamaIndex — ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชัน RAG ที่เน้นเอกสารเป็นศูนย์กลาง

LlamaIndex สร้างขึ้นโดยมีจุดประสงค์เพื่อการนำเข้าข้อมูล การทำดัชนี และการดึงข้อมูลเวิร์กโฟลว์ เดิมชื่อ GPT Index โดยมุ่งเน้นที่การทำให้เอกสารสามารถสืบค้นได้ผ่านกลยุทธ์การจัดทำดัชนีอันชาญฉลาด

คุณสมบัติที่สำคัญ

• ระบบนิเวศ LlamaHub — ตัวเชื่อมต่อข้อมูลมากกว่า 160 รายการสำหรับ API, ฐานข้อมูล, Google Workspaces และรูปแบบไฟล์
• การจัดทำดัชนีขั้นสูง — ดัชนีเวกเตอร์ ดัชนีต้นไม้ ดัชนีคำสำคัญ และกลยุทธ์แบบผสม
• การแปลงคำค้นหา — ลดความซับซ้อนหรือแยกย่อยคำค้นหาที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติเพื่อการเรียกค้นที่ดีขึ้น
• การประมวลผลโหนดภายหลัง — จัดอันดับใหม่และกรองชิ้นส่วนที่ดึงข้อมูลก่อนการสร้าง
• องค์ประกอบของดัชนี — รวมหลายดัชนีเข้ากับอินเทอร์เฟซการสืบค้นแบบรวม
• การสังเคราะห์คำตอบ — กลยุทธ์ที่หลากหลายสำหรับการสร้างคำตอบจากบริบทที่ดึงข้อมูลมา

สถาปัตยกรรม

LlamaIndex ดำเนินตามไปป์ไลน์ RAG ที่ชัดเจน: การโหลดข้อมูล → การทำดัชนี → การสืบค้น → การประมวลผลภายหลัง → การสังเคราะห์การตอบสนอง ตามที่ระบุไว้โดย IBM ระบบจะแปลงชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ให้เป็นดัชนีที่สืบค้นได้ง่าย ส่งผลให้การสร้างเนื้อหาที่เปิดใช้งาน RAG มีประสิทธิภาพดีขึ้น

ผลงาน

ในเกณฑ์มาตรฐาน AIMultiple นั้น LlamaIndex แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของโทเค็นที่แข็งแกร่ง (1,600 โทเค็นต่อการสืบค้น) และค่าใช้จ่ายต่ำ ( 6 ms) ทำให้คุ้มค่าสำหรับปริมาณงานการดึงข้อมูลปริมาณมาก

ราคา

LlamaIndex นั้นเป็นโอเพ่นซอร์สและฟรี ต้นทุนมาจาก:

• การใช้งาน LLM API (OpenAI, Anthropic ฯลฯ)
• โฮสติ้งฐานข้อมูลเวกเตอร์ (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
• การฝังการอนุมานแบบจำลอง

ดีที่สุดสำหรับ

การสร้างทีมในการค้นหาเอกสาร การจัดการความรู้ หรือระบบถามตอบที่ความแม่นยำในการดึงข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญที่สุด เหมาะอย่างยิ่งเมื่อกรณีการใช้งานหลักของคุณคือการสืบค้นข้อมูลข้อความที่มีโครงสร้างหรือกึ่งมีโครงสร้าง

ข้อจำกัด

• มีความยืดหยุ่นน้อยกว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ตัวแทนหลายขั้นตอนเมื่อเปรียบเทียบกับ LangChain
• ชุมชนและระบบนิเวศเล็กกว่า LangChain
• ได้รับการปรับให้เหมาะสมเป็นหลักสำหรับงานดึงข้อมูลมากกว่าการเรียบเรียงทั่วไป

2. LangChain — ดีที่สุดสำหรับเวิร์กโฟลว์ตัวแทนที่ซับซ้อน

LangChain เป็นเฟรมเวิร์กอเนกประสงค์สำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI แบบตัวแทน โดยมีส่วนประกอบแบบโมดูลาร์ที่สามารถ “เชื่อมโยง” เข้าด้วยกันสำหรับขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับ LLM เครื่องมือ และจุดตัดสินใจต่างๆ

คุณสมบัติที่สำคัญ

• Chains — เขียน LLM, ข้อความแจ้ง และเครื่องมือลงในเวิร์กโฟลว์ที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้
• ตัวแทน — หน่วยงานตัดสินใจอิสระที่เลือกเครื่องมือและดำเนินงาน
• ระบบหน่วยความจำ — ประวัติการสนทนา หน่วยความจำเอนทิตี และกราฟความรู้
• ระบบนิเวศของเครื่องมือ — การบูรณาการอย่างกว้างขวางกับเครื่องมือค้นหา, API, ฐานข้อมูล
• LCEL (LangChain Expression Language) — ไวยากรณ์การประกาศสำหรับการสร้างเชนด้วยตัวดำเนินการ |
• LangSmith — ชุดการประเมินและการตรวจสอบสำหรับการทดสอบและการเพิ่มประสิทธิภาพ
• LangServe — เฟรมเวิร์กการปรับใช้ที่แปลงเชนเป็น REST API

สถาปัตยกรรม

LangChain ใช้โมเดล orchestration ที่จำเป็น ซึ่งโฟลว์การควบคุมได้รับการจัดการผ่านลอจิก Python มาตรฐาน ส่วนประกอบแต่ละชิ้นมีขนาดเล็ก โซ่ประกอบได้ ซึ่งสามารถประกอบเป็นขั้นตอนการทำงานที่ใหญ่ขึ้นได้

ผลงาน

เกณฑ์มาตรฐาน AIMultiple แสดงให้เห็นว่า LangChain มีการใช้งานโทเค็นสูงสุด (~2,400 ต่อการสืบค้น) และค่าใช้จ่ายในการประสานที่สูงกว่า (~10 ms) สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นถึงความยืดหยุ่น—เลเยอร์นามธรรมที่มากขึ้นให้ความคล่องตัวแต่เพิ่มค่าใช้จ่ายในการประมวลผล

ราคา

• LangChain Core: โอเพ่นซอร์ส ฟรี
• LangSmith: $39/ผู้ใช้/เดือน สำหรับแผนนักพัฒนา ราคาระดับองค์กรแบบกำหนดเอง
• LangServe: ฟรี (ปรับใช้โฮสต์เอง)

มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับ LLM API และฐานข้อมูลเวกเตอร์

ดีที่สุดสำหรับ

ทีมสร้างระบบเอเจนต์ที่ซับซ้อนด้วยเครื่องมือ จุดตัดสินใจ และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่หลากหลาย แข็งแกร่งเป็นพิเศษเมื่อคุณต้องการการผสานรวมที่กว้างขวางหรือวางแผนที่จะสร้างแอปพลิเคชัน AI หลายรายการที่มีส่วนประกอบที่ใช้ร่วมกัน

ข้อจำกัด

• การใช้โทเค็นที่สูงขึ้นหมายถึงต้นทุน API ที่เพิ่มขึ้น
• เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันเนื่องจากนามธรรมที่กว้างขวาง
• สามารถออกแบบมากเกินไปสำหรับงานดึงข้อมูลอย่างง่าย

3. กองหญ้า — ดีที่สุดสำหรับระบบองค์กรที่พร้อมสำหรับการผลิต

Haystack เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สโดย Deepset ที่เน้นไปที่การใช้งานจริง ใช้สถาปัตยกรรมแบบคอมโพเนนต์ที่มีสัญญาอินพุต/เอาท์พุตที่ชัดเจนและความสามารถในการสังเกตระดับเฟิร์สคลาส

คุณสมบัติที่สำคัญ

• สถาปัตยกรรมส่วนประกอบ — พิมพ์ส่วนประกอบที่นำมาใช้ซ้ำได้พร้อมตัวตกแต่ง @component
• Pipeline DSL — คำจำกัดความที่ชัดเจนของการไหลของข้อมูลระหว่างส่วนประกอบต่างๆ
• ความยืดหยุ่นของแบ็กเอนด์ — สลับ LLM, รีทรีฟเวอร์ และจัดอันดับได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องเปลี่ยนโค้ด
• ความสามารถในการสังเกตในตัว — เครื่องมือวัดโดยละเอียดของเวลาแฝงระดับส่วนประกอบ
• การออกแบบที่เน้นการผลิตเป็นหลัก — การแคช การจัดชุด การจัดการข้อผิดพลาด และการตรวจสอบ
• ที่เก็บเอกสาร — รองรับ Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant
• การสร้าง REST API — ตำแหน่งข้อมูล API อัตโนมัติสำหรับไปป์ไลน์

สถาปัตยกรรม

Haystack เน้นความเป็นโมดูลและความสามารถในการทดสอบ แต่ละส่วนประกอบมีอินพุตและเอาต์พุตที่ชัดเจน ทำให้ง่ายต่อการทดสอบ จำลอง และเปลี่ยนชิ้นส่วนของไปป์ไลน์ โฟลว์การควบคุมยังคงเป็น Python มาตรฐานพร้อมองค์ประกอบของส่วนประกอบ

ผลงาน

Haystack บรรลุ การใช้โทเค็นต่ำสุด ในเกณฑ์มาตรฐาน (ประมาณ 1,570 ต่อการสืบค้น) และค่าใช้จ่ายด้านการแข่งขัน (~ 5.9 มิลลิวินาที) ทำให้คุ้มค่าอย่างมากสำหรับการปรับใช้จริง

ราคา

• กองหญ้า: โอเพ่นซอร์ส ฟรี
• deepset Cloud: บริการที่มีการจัดการเริ่มต้นที่ 950 เหรียญสหรัฐฯ/เดือน สำหรับการปรับใช้ขนาดเล็ก

ดีที่สุดสำหรับ

ทีมระดับองค์กรปรับใช้ระบบ RAG ที่ใช้งานจริงซึ่งต้องการความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการสังเกต และการบำรุงรักษาในระยะยาว เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการสัญญาส่วนประกอบที่ชัดเจนและความสามารถในการสลับเทคโนโลยีพื้นฐาน

ข้อจำกัด

• ชุมชนเล็กกว่าเมื่อเทียบกับ LangChain
• ระบบนิเวศของเครื่องมือที่กว้างขวางน้อยกว่า
• รหัสรายละเอียดเพิ่มเติมเนื่องจากคำจำกัดความองค์ประกอบที่ชัดเจน

4. DSPy — ดีที่สุดสำหรับ Boilerplate ที่น้อยที่สุดและการออกแบบที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว

DSPy คือเฟรมเวิร์กการเขียนโปรแกรมแบบลายเซ็นแรกจาก Stanford ที่ถือว่าการโต้ตอบพร้อมท์และการโต้ตอบ LLM เป็นโมดูลที่เขียนได้พร้อมอินพุตและเอาต์พุตที่พิมพ์

คุณสมบัติที่สำคัญ

• ลายเซ็น — กำหนดจุดประสงค์ของงานผ่านข้อกำหนดอินพุต/เอาท์พุต
• โมดูล — สรุปการแจ้งเตือนและการเรียก LLM (เช่น dspy.Predict, dspy.ChainOfThought)
• เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ — การเพิ่มประสิทธิภาพพร้อมท์อัตโนมัติ (MIPROv2, BootstrapFewShot)
• รหัสกาวน้อยที่สุด — การสลับระหว่าง Predict และ CoT จะไม่เปลี่ยนสัญญา
• การกำหนดค่าแบบรวมศูนย์ — โมเดลและการจัดการที่รวดเร็วในที่เดียว
• ประเภทความปลอดภัย — เอาต์พุตที่มีโครงสร้างโดยไม่ต้องแยกวิเคราะห์ด้วยตนเอง

สถาปัตยกรรม

DSPy ใช้กระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชันโดยที่แต่ละโมดูลเป็นส่วนประกอบที่นำมาใช้ซ้ำได้ แนวทางที่เน้นลายเซ็นเป็นหลักหมายความว่าคุณกำหนด สิ่ง ที่คุณต้องการ และ DSPy จะจัดการ วิธี เพื่อแจ้งโมเดล

ผลงาน

DSPy แสดง โอเวอร์เฮดของเฟรมเวิร์กต่ำสุด (~3.53 ms) ในการวัดประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การใช้โทเค็นอยู่ในระดับปานกลาง (~2,030 ต่อการค้นหา) ผลลัพธ์ใช้ dspy.Predict (ไม่มีห่วงโซ่แห่งความคิด) เพื่อความเป็นธรรม การเปิดใช้งานเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพจะเปลี่ยนลักษณะการทำงาน

ราคา

DSPy เป็นโอเพ่นซอร์สและฟรี ค่าใช้จ่ายจำกัดอยู่ที่การใช้งาน LLM API

ดีที่สุดสำหรับ

นักวิจัยและทีมที่ให้ความสำคัญกับนามธรรมที่สะอาดตาและต้องการลดรูปแบบสำเร็จรูปให้เหลือน้อยที่สุด มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการทดสอบด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพโดยทันที หรือต้องการสัญญาประเภทที่แข็งแกร่ง

ข้อจำกัด

• ระบบนิเวศและชุมชนเล็กลง
• เอกสารน้อยกว่าเมื่อเทียบกับ LangChain/LlamaIndex
• กรอบการทำงานใหม่พร้อมกรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริงน้อยลง
• แนวทางแรกที่เป็นลายเซ็นต้องอาศัยการเปลี่ยนแปลงแบบจำลองทางจิต

5. LangGraph — ดีที่สุดสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้กราฟหลายขั้นตอน

LangGraph คือเฟรมเวิร์กการประสานข้อมูลแบบกราฟเป็นอันดับแรกของ LangChain สำหรับการสร้างระบบหลายเอเจนต์แบบมีสถานะพร้อมลอจิกการแตกแขนงที่ซับซ้อน

คุณสมบัติที่สำคัญ

• กระบวนทัศน์กราฟ — กำหนดเวิร์กโฟลว์เป็นโหนดและขอบ
• ขอบที่มีเงื่อนไข — การกำหนดเส้นทางแบบไดนามิกตามสถานะ
• การจัดการสถานะที่พิมพ์ — TypedDict พร้อมการอัปเดตสไตล์ตัวลด
• วงจรและลูป — รองรับเวิร์กโฟลว์แบบวนซ้ำและลองใหม่
• ความคงอยู่ — บันทึกและดำเนินการสถานะเวิร์กโฟลว์ต่อ
• Human-in-the-loop — หยุดชั่วคราวเพื่อขออนุมัติหรือป้อนข้อมูลระหว่างการดำเนินการ
• การดำเนินการแบบขนาน — รันโหนดอิสระพร้อมกัน

สถาปัตยกรรม

LangGraph ถือว่าโฟลว์การควบคุมเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม คุณเชื่อมโยงโหนด (ฟังก์ชัน) กับ Edge (การเปลี่ยนผ่าน) เข้าด้วยกัน และเฟรมเวิร์กจะจัดการลำดับการดำเนินการ การจัดการสถานะ และการแยกสาขา

ผลงาน

LangGraph มีค่าใช้จ่ายด้านเฟรมเวิร์กสูงสุด (14 ms) เนื่องจากความซับซ้อนในการจัดเรียงกราฟ การใช้โทเค็นอยู่ในระดับปานกลาง ( 2,030 ต่อการค้นหา)

ราคา

LangGraph เป็นโอเพ่นซอร์ส มีค่าใช้จ่ายการตรวจสอบ LangSmith หากใช้ ($39/ผู้ใช้/เดือนสำหรับระดับนักพัฒนา)

ดีที่สุดสำหรับ

ทีมที่สร้างระบบหลายตัวแทนที่ซับซ้อนซึ่งต้องการโฟลว์การควบคุมที่ซับซ้อน การลองใหม่ การดำเนินการแบบขนาน และการคงอยู่ของสถานะ เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้เวลานานซึ่งมีจุดตัดสินใจหลายจุด

ข้อจำกัด

• ค่าใช้จ่ายในการเรียบเรียงสูงสุด
• โมเดลทางจิตที่ซับซ้อนกว่ากรอบการทำงานที่จำเป็น
• เหมาะที่สุดสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนอย่างแท้จริง - อาจมากเกินไปสำหรับ RAG แบบธรรมดา

การเลือกกรอบงานที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ

ใช้ LlamaIndex หาก:

• ความต้องการหลักของคุณคือการเรียกค้นและค้นหาเอกสาร
• คุณต้องการใช้โทเค็นที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการสืบค้น RAG
• คุณกำลังสร้างฐานความรู้ ระบบถามตอบ หรือการค้นหาเชิงความหมาย
• คุณให้ความสำคัญกับไปป์ไลน์ RAG เชิงเส้นที่ชัดเจนมากกว่าการประสานที่ซับซ้อน

ใช้ LangChain หาก:

• คุณต้องมีเครื่องมือบูรณาการที่กว้างขวาง (การค้นหา, API, ฐานข้อมูล)
• คุณกำลังสร้างแอปพลิเคชัน AI หลายรายการด้วยส่วนประกอบที่ใช้ร่วมกัน
• คุณต้องการระบบนิเวศและการสนับสนุนชุมชนที่ใหญ่ที่สุด
• จำเป็นต้องมีเวิร์กโฟลว์ตัวแทนที่มีการตัดสินใจแบบอัตโนมัติ

ใช้กองหญ้าถ้า:

• คุณกำลังปรับใช้ระบบการผลิตที่ต้องการความน่าเชื่อถือ
• คุณต้องมีความสามารถในการสังเกตและติดตามระดับเฟิร์สคลาส
• ความสามารถในการทดสอบส่วนประกอบและความสามารถในการเปลี่ยนชิ้นส่วนถือเป็นเรื่องสำคัญ
• คุณต้องการใช้โทเค็นที่คุ้มค่าที่สุด

ใช้ DSPy หาก:

• คุณต้องการต้นแบบที่น้อยที่สุดและนามธรรมที่สะอาดตา
• การเพิ่มประสิทธิภาพทันทีเป็นสิ่งสำคัญสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ
• คุณให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและรูปแบบการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน
• คุณพอใจกับกรอบการทำงานที่ใหม่กว่าที่มุ่งเน้นการวิจัย

ใช้ LangGraph หาก:

• ขั้นตอนการทำงานของคุณจำเป็นต้องมีการแตกแขนงและการวนซ้ำที่ซับซ้อน
• คุณต้องมีการจัดการแบบหลายตัวแทนแบบมีสถานะ
• ต้องมีขั้นตอนการอนุมัติจากบุคคลในวง
• การดำเนินการแบบขนานจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมาก

สถาปัตยกรรมและประสบการณ์ของนักพัฒนา

ตาม การวิเคราะห์ AIMultiple ตัวเลือกเฟรมเวิร์กควรพิจารณา:

• LangGraph: กระบวนทัศน์แรกของกราฟเชิงประกาศ โฟลว์การควบคุมเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม ปรับขนาดได้ดีสำหรับขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อน
• LlamaIndex: การเรียบเรียงที่จำเป็น สคริปต์ขั้นตอนที่มีการดึงข้อมูลเบื้องต้นที่ชัดเจน อ่านและแก้ไขข้อบกพร่องได้
• LangChain: จำเป็นด้วยส่วนประกอบที่ประกาศ เชนที่ประกอบได้โดยใช้ตัวดำเนินการ | การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว
• Haystack: ตามคอมโพเนนต์ที่มีสัญญา I/O ที่ชัดเจน พร้อมการผลิตพร้อมการควบคุมแบบละเอียด
• DSPy: โปรแกรมลายเซ็นแรก การพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยสัญญาโดยมีต้นแบบน้อยที่สุด

การพิจารณาต้นทุน

การใช้โทเค็นส่งผลโดยตรงต่อต้นทุน API อิงตามเกณฑ์มาตรฐานด้วยราคา GPT-4.1-mini (~0.15 ดอลลาร์ต่อโทเค็นอินพุตหนึ่งล้าน):

ราคาต่อการค้นหา 1,000 ครั้ง:

• กองหญ้า: ~$0.24 (โทเค็น 1,570 × 1,000 / 1M × 0.15 ดอลลาร์)
• LlamaIndex: ~$0.24 (โทเค็น 1,600 × 1,000 / 1M × $0.15)
• DSPy: ~$0.30 (โทเค็น 2,030 × 1,000 / 1M × $0.15)
• LangGraph: ~$0.30 (โทเค็น 2,030 × 1,000 / 1M × $0.15)
• LangChain: ~$0.36 (2,400 โทเค็น × 1,000 / 1M × $0.15)

ในระดับ (10 ล้านข้อความค้นหาต่อเดือน) ความแตกต่างระหว่าง Haystack และ LangChain อยู่ที่ประมาณ 1,200 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือน ในต้นทุน API เพียงอย่างเดียว

ข้อแม้มาตรฐาน

นักวิจัย AIMultiple ทราบ ว่าผลลัพธ์ของพวกเขามีความเฉพาะเจาะจงกับสถาปัตยกรรม แบบจำลอง และคำแนะนำที่ทดสอบแล้ว ในการผลิต:

• การดำเนินการแบบขนานของ LangGraph สามารถลดเวลาแฝงได้อย่างมาก
• เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของ DSPy (MIPROv2, Chain-of-Thought) สามารถปรับปรุงคุณภาพคำตอบได้
• คุณลักษณะการแคชและการแบทช์ของ Haystack ไม่ได้ใช้
• กลยุทธ์การจัดทำดัชนีขั้นสูงของ LlamaIndex ไม่ได้ใช้อย่างเต็มที่
• การเพิ่มประสิทธิภาพ LCEL ของ LangChain ถูกจำกัดโดยการกำหนดมาตรฐาน

ประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริงขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน ลักษณะข้อมูล และตัวเลือกสถาปัตยกรรมเฉพาะของคุณ

แนวโน้มใหม่ในการพัฒนากรอบงาน RAG

ภาพรวมกรอบงาน RAG ยังคงพัฒนาต่อไป:

• รองรับหลายรูปแบบ — ขยายขอบเขตนอกเหนือจากข้อความไปยังรูปภาพ เสียง และวิดีโอ
• การดึงข้อมูลแบบไฮบริด — รวมการค้นหาเวกเตอร์เข้ากับการจับคู่คำหลักและกราฟความรู้
• การเพิ่มประสิทธิภาพแบบสอบถาม — การแยกย่อยและการกำหนดเส้นทางแบบสอบถามอัตโนมัติ
• เฟรมเวิร์กการประเมิน — เครื่องมือการทดสอบและการเปรียบเทียบมาตรฐานในตัว
• บทคัดย่อการปรับใช้ — เส้นทางที่ง่ายขึ้นจากต้นแบบไปสู่การใช้งานจริง
• การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน — ลดการใช้โทเค็นและการเรียก API

บทสรุป

การเลือกเฟรมเวิร์ก RAG ในปี 2026 ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของคุณ:

• LlamaIndex เป็นเลิศในการดึงเอกสารเป็นศูนย์กลางพร้อมประสิทธิภาพโทเค็นที่แข็งแกร่ง
• LangChain มอบระบบนิเวศที่กว้างขวางที่สุดสำหรับเวิร์กโฟลว์ตัวแทนที่ซับซ้อน
• Haystack มอบความน่าเชื่อถือพร้อมการผลิตด้วยต้นทุนโทเค็นที่ต่ำที่สุด
• DSPy นำเสนอต้นแบบขั้นต่ำพร้อมนามธรรมที่เป็นลายเซ็นแรก
• LangGraph จัดการระบบหลายตัวแทนที่ซับซ้อนพร้อมการประสานกราฟ

สำหรับทีมส่วนใหญ่ที่เริ่มต้นด้วย RAG นั้น LlamaIndex มอบเส้นทางที่เร็วที่สุดสู่การผลิตสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นการดึงข้อมูล ในขณะที่ LangChain เหมาะสมเมื่อคุณคาดว่าจะต้องใช้เครื่องมือที่ครอบคลุมและความสามารถของตัวแทน ทีมองค์กรควรพิจารณา กองหญ้า เป็นอย่างยิ่งสำหรับการออกแบบที่คำนึงถึงการผลิตเป็นอันดับแรกและความคุ้มค่าด้านต้นทุน

กรอบงานไม่ได้แยกจากกัน เนื่องจากระบบการผลิตจำนวนมากรวมเข้าด้วยกัน โดยใช้ LlamaIndex สำหรับการดึงข้อมูล และ LangChain สำหรับการประสาน เมื่อสร้างระบบ RAG ให้ประเมิน ฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับแอปพลิเคชัน AI เพื่อการค้นหาความคล้ายคลึงกันที่มีประสิทธิภาพ และพิจารณา open source LLMs เป็นทางเลือกแทนโมเดลเชิงพาณิชย์ เริ่มต้นด้วยเฟรมเวิร์กที่ตรงกับกรณีการใช้งานหลักของคุณ วัดประสิทธิภาพด้วยข้อมูลจริงของคุณ และทำซ้ำตามผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริง สำหรับการสร้างระบบ RAG ที่ใช้งานจริงนั้น การสร้างแอป LLM นำเสนอรูปแบบที่ใช้งานได้จริงและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับรุ่นที่ดึงข้อมูลมาเสริม

คำถามที่พบบ่อย

ฉันควรใช้ LangChain หรือ LlamaIndex สำหรับแชทบอท RAG ของฉันหรือไม่

สำหรับแชทบอตถามตอบที่มีเอกสารจำนวนมาก โดยทั่วไปแล้ว LlamaIndex จะให้การพัฒนาที่เร็วขึ้นพร้อมประสิทธิภาพโทเค็นที่ดีกว่า (~ 1,600 โทเค็น เทียบกับ ~ 2,400) LangChain เป็นเลิศเมื่อแชทบอทของคุณต้องการเครื่องมือหลายตัว, API ภายนอก หรือการใช้เหตุผลหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน หากความต้องการหลักของคุณคือ “ค้นหาเอกสารและส่งคำตอบ” ให้เริ่มต้นด้วย LlamaIndex หากคุณคาดว่าจะต้องการความสามารถของตัวแทน การค้นหาเว็บ หรือการบูรณาการกับบริการต่างๆ ระบบนิเวศของ LangChain จะให้ความยืดหยุ่นในระยะยาวมากขึ้น แม้จะมีต้นทุนโทเค็นที่สูงขึ้นก็ตาม

กรอบ RAG ที่ง่ายที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้นคืออะไร

LlamaIndex นำเสนอจุดเริ่มต้นที่ง่ายที่สุดด้วย API ระดับสูงที่ใช้งานง่าย คุณสามารถสร้างระบบ RAG ที่ใช้งานได้โดยใช้โค้ดไม่เกิน 20 บรรทัด Haystack มีเอกสารที่ดีเยี่ยมและบทช่วยสอนที่ชัดเจนสำหรับขั้นตอนการผลิต LangChain มีทรัพยากรการเรียนรู้ที่ครอบคลุมมากที่สุดแต่มีความซับซ้อนเริ่มต้นที่สูงชันกว่า DSPy ต้องการความเข้าใจในกระบวนทัศน์แรกที่เป็นลายเซ็น หากต้องการเรียนรู้แนวคิด RAG อย่างรวดเร็ว ให้เริ่มต้นด้วย LlamaIndex สำหรับรูปแบบที่พร้อมสำหรับการผลิต ให้พิจารณา Haystack

ฉันสามารถสลับเฟรมเวิร์ก RAG ในภายหลังโดยไม่ต้องเขียนใหม่ทั้งหมดได้หรือไม่

การสลับสามารถทำได้แต่ต้องมีการปรับโครงสร้างใหม่ที่สำคัญ เฟรมเวิร์กมีแนวคิดร่วมกัน (การฝัง การเก็บเวคเตอร์ ตัวดึงข้อมูล) แต่นำไปใช้ต่างกัน ฐานข้อมูลเวกเตอร์และการฝังเอกสารของคุณยังคงพกพาได้—ตรรกะการเรียบเรียงจำเป็นต้องเขียนใหม่ หลายทีมใช้เลเยอร์นามธรรมเพื่อป้องกันโค้ดแอปพลิเคชันจากข้อกำหนดเฉพาะของเฟรมเวิร์ก วางแผนงานการย้ายข้อมูลเป็นเวลา 2-4 สัปดาห์สำหรับโครงการขนาดกลาง พิจารณาสิ่งนี้เมื่อตัดสินใจเลือกครั้งแรก การเปลี่ยนมีค่าใช้จ่ายจริง

เฟรมเวิร์ก RAG ใดดีที่สุดสำหรับการผลิต

Haystack ได้รับการออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการปรับใช้จริงด้วย REST API, การสนับสนุน Docker, การตรวจสอบ และต้นทุนโทเค็นที่ต่ำที่สุด (น้อยกว่า LangChain ประมาณ 1,200 เหรียญต่อเดือนที่การสืบค้น 10 ล้านครั้ง) LlamaIndex นำเสนอความน่าเชื่อถือที่พร้อมสำหรับการผลิตพร้อมประสิทธิภาพโทเค็นที่แข็งแกร่ง LangChain ทำงานในการผลิตแต่ต้องมีการจัดการทรัพยากรอย่างระมัดระวังมากขึ้นเนื่องจากการใช้โทเค็นที่สูงขึ้น ประเมินตามความพร้อมในการปฏิบัติงานของทีมของคุณ ข้อกำหนดในการตรวจสอบ และความทนทานต่อการแก้ไขจุดบกพร่องเชิงนามธรรมที่ซับซ้อน

การใช้งานระบบ RAG มีค่าใช้จ่ายเท่าไรจริงๆ

ค่าใช้จ่ายแบ่งออกเป็นการโฮสต์ฐานข้อมูลเวกเตอร์ ($20-200/เดือน ขึ้นอยู่กับขนาด), การเรียก LLM API (ปัจจัยหลัก) และการสร้างการฝัง การใช้ GPT-4.1-mini ที่ 1 ล้านข้อความค้นหา/เดือน: Haystack มีค่าใช้จ่าย ~$240, LangChain ~$360 ซึ่งส่วนต่างต่อเดือนอยู่ที่ 120 ดอลลาร์ LLM แบบโอเพ่นซอร์สที่โฮสต์ด้วยตนเองช่วยลดต้นทุนต่อโทเค็น แต่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐาน ($500-2,000/เดือน สำหรับ GPU) ระบบ RAG การผลิตส่วนใหญ่มีราคา 500-5,000 เหรียญสหรัฐฯ/เดือน ขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้งาน ตัวเลือกรุ่น และความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพ

ข้อมูลประสิทธิภาพที่มาจาก AIMultiple RAG Framework Benchmark (2026) และ IBM LlamaIndex vs LangChain Analysis (2025)