Llamaindex

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: ...