Фреймворки RAG (фреймворки Retrieval-Augmented Generation) стали необхідними для створення додатків штучного інтелекту виробничого рівня у 2026 році. Найкращі фреймворки RAG — LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy та LangGraph — дозволяють розробникам поєднувати великі мовні моделі з пошуком предметно-спеціальних знань. Порівнюючи LangChain, LlamaIndex і Haystack, ключовими факторами є ефективність маркерів, накладні витрати на оркестровку та можливості обробки документів. Тести продуктивності показують, що Haystack досягає найнижчого використання токенів (~1570 токенів), тоді як DSPy пропонує мінімальні витрати (~3,53 мс). LlamaIndex відмінно підходить для програм, орієнтованих на документ, LangChain забезпечує максимальну гнучкість, а Haystack пропонує конвеєри, готові до виробництва. Розуміння архітектур фреймворків RAG має вирішальне значення для розробників, які створюють бази знань, чат-ботів і системи генерації з доповненим пошуком.

Цей вичерпний посібник розглядає п’ять провідних фреймворків RAG у 2026 році, порівнюючи контрольні показники продуктивності, архітектурні підходи, сценарії використання та витрати, щоб допомогти розробникам і командам вибрати оптимальний фреймворк для створення додатків RAG.

Чому вибір фреймворку RAG важливий

Фреймворки RAG організовують складний робочий процес прийому документів, створення вставок, отримання відповідного контексту та генерування відповідей. Обрана вами структура визначає:

  • Швидкість розробки — як швидко ви можете створювати прототипи та ітерації
  • Продуктивність системи — затримка, ефективність маркера та вартість API
  • Ремонтопридатність — наскільки легко ваша команда може налагоджувати, тестувати та масштабувати
  • Гнучкість — адаптація до нових моделей, векторних сховищ і випадків використання

Відповідно до IBM Research, RAG дозволяє моделям штучного інтелекту отримувати доступ до предметно-специфічних знань, яких вони б інакше не мали, що робить вибір інфраструктури вирішальним для точності та економічності.

Тест продуктивності RAG Framework

Комплексний бенчмарк, проведений AIMultiple у 2026 році порівнював п’ять фреймворків з використанням ідентичних компонентів: GPT-4.1-mini, BGE-small embeddings, Qdrant vector store та Tavily web search. Усі реалізації досягли 100% точності на тестовому наборі зі 100 запитів.

Ключові показники ефективності

Накладні витрати на структуру (час оркестровки):

  • DSPy: ~3,53 мс
  • Стог сіна: ~5,9 мс
  • LlamaIndex: ~6 мс
  • LangChain: ~10 мс
  • LangGraph: ~14 мс

Середнє використання маркера (на запит):

  • Стог сіна: ~1570 жетонів
  • LlamaIndex: ~1600 токенів
  • DSPy: ~2030 токенів
  • LangGraph: ~2030 токенів
  • LangChain: ~2400 токенів

Порівняльний тест ізольував накладні витрати на структуру за допомогою стандартизованих компонентів, виявивши, що споживання токенів має більший вплив на затримку та вартість, ніж накладні витрати на оркестровку. Менше використання токенів напряму зменшує витрати на API під час використання комерційних LLM.

1. LlamaIndex — найкраще підходить для документоорієнтованих програм RAG

LlamaIndex спеціально створено для прийому даних, індексування та робочих процесів пошуку. Спочатку названий GPT Index, він зосереджений на тому, щоб зробити документи доступними для запитів за допомогою інтелектуальних стратегій індексування.

Ключові характеристики

  • Екосистема LlamaHub — понад 160 конекторів даних для API, баз даних, Google Workspaces і форматів файлів
  • Розширене індексування — векторні індекси, індекси дерев, індекси ключових слів і гібридні стратегії
  • Перетворення запитів — автоматично спрощує або розкладає складні запити для кращого пошуку
  • Постобробка вузла — переранжування та фільтрація отриманих блоків перед створенням
  • Композиція індексів — об’єднайте кілька індексів в уніфіковані інтерфейси запитів
  • Синтез відповідей — кілька стратегій для створення відповідей із отриманого контексту

Архітектура

LlamaIndex слідує чіткому конвеєру RAG: завантаження даних → індексація → запити → постобробка → синтез відповідей. Як зазначає IBM, він перетворює великі текстові набори даних на легко запитувані індекси, спрощуючи генерацію вмісту з підтримкою RAG.

Продуктивність

У контрольному тесті AIMultiple LlamaIndex продемонстрував високу ефективність маркерів (~1600 маркерів на запит) і низькі накладні витрати (~6 мс), що робить його економічно ефективним для великих робочих навантажень пошуку.

Ціноутворення

Сам LlamaIndex є відкритим і безкоштовним. Витрати походять від:

  • Використання LLM API (OpenAI, Anthropic тощо)
  • Хостинг векторної бази даних (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
  • Вбудовування модельного висновку

Найкраще для

Команди створюють системи пошуку документів, управління знаннями або запитань і відповідей, де точність пошуку є найважливішою. Ідеально, коли ваш основний варіант використання – запит структурованих або напівструктурованих текстових даних.

Обмеження

  • Менш гнучкий для багатоетапних робочих процесів агента порівняно з LangChain
  • Менша спільнота та екосистема, ніж LangChain
  • Насамперед оптимізовано для завдань пошуку, а не для загальної оркестровки

2. LangChain — найкраще для складних агентських робочих процесів

LangChain — це універсальна платформа для створення агентських програм ШІ. Він надає модульні компоненти, які можна «з’єднати» разом для складних робочих процесів із залученням кількох LLM, інструментів і точок прийняття рішень.

Ключові характеристики

  • Ланцюжки — створюйте LLM, підказки та інструменти в багаторазово використовувані робочі процеси
  • Агенти — автономні суб’єкти прийняття рішень, які вибирають інструменти та виконують завдання
  • Системи пам’яті — історія розмов, пам’ять об’єктів і графіки знань
  • Екосистема інструментів — широка інтеграція з пошуковими системами, API, базами даних
  • LCEL (LangChain Expression Language) — декларативний синтаксис для побудови ланцюжків з оператором |
  • LangSmith — пакет оцінки та моніторингу для тестування та оптимізації
  • LangServe — структура розгортання, яка перетворює ланцюжки на REST API

Архітектура

LangChain використовує імперативну модель оркестровки, де керування потоком керування здійснюється через стандартну логіку Python. Окремі компоненти — це невеликі складні ланцюжки, які можна об’єднати у великі робочі процеси.

Продуктивність

Тест AIMultiple показав, що LangChain має найвище використання токенів (~2400 на запит) і вищі накладні витрати на оркестровку (~10 мс). Це відображає його гнучкість — більше рівнів абстракції забезпечують універсальність, але додають накладних витрат на обробку.

Ціноутворення

  • LangChain Core: з відкритим кодом, безкоштовно
  • LangSmith: 39 доларів США/користувач/місяць для плану розробника, спеціальні ціни Enterprise
  • LangServe: безкоштовно (розгортання на власному хості)

Стягуються додаткові витрати на API LLM і векторні бази даних.

Найкраще для

Команди створюють складні агентські системи з кількома інструментами, точками прийняття рішень і автономними робочими процесами. Особливо ефективний, коли вам потрібна широка інтеграція або ви плануєте створити кілька додатків ШІ зі спільними компонентами.

Обмеження

  • Більше споживання токенів означає збільшення витрат на API
  • Крутіша крива навчання завдяки широким абстракціям
  • Може бути надто сконструйований для простих завдань пошуку

3. Haystack — найкраще підходить для корпоративних систем, готових до виробництва

Haystack — це фреймворк із відкритим вихідним кодом від deepset, зосереджений на розгортанні робочих місць. Він використовує компонентну архітектуру з явними контрактами введення/виведення та першокласною можливістю спостереження.

Ключові характеристики

  • Компонентна архітектура — типізовані багаторазові компоненти з декоратором @component
  • Pipeline DSL — чітке визначення потоку даних між компонентами
  • Бекенд-гнучкість — легко змінюйте місцями LLM, retrievers і rankers без зміни коду
  • Вбудована можливість спостереження — детальне вимірювання затримки на рівні компонентів
  • Продукційний дизайн — кешування, пакетування, обробка помилок і моніторинг
  • Сховища документів — вбудована підтримка Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant
  • Генерація REST API — автоматичні кінцеві точки API для конвеєрів

Архітектура

Haystack підкреслює модульність і можливість тестування. Кожен компонент має явні входи та виходи, що дозволяє легко тестувати, імітувати та замінювати частини конвеєра. Потік керування залишається стандартним Python із композицією компонентів.

Продуктивність

Haystack досяг найнижчого використання маркерів у контрольному тесті (~1570 на запит) і конкурентоспроможних накладних витрат (~5,9 мс), що робить його високорентабельним для виробничих розгортань.

Ціноутворення

  • Haystack: відкритий код, безкоштовно
  • deepset Cloud: керована послуга від 950 доларів США на місяць для невеликих розгортань

Найкраще для

Команди підприємств розгортають виробничі системи RAG, які вимагають надійності, спостережливості та довгострокової придатності до обслуговування. Ідеальний варіант, коли вам потрібні чіткі контракти щодо компонентів і можливість замінити основні технології.

Обмеження

  • Менша спільнота порівняно з LangChain
  • Менш обширна екосистема інструментів — Більш докладний код завдяки чітким визначенням компонентів

4. DSPy — найкраще підходить для мінімального шаблонного дизайну та дизайну, який є оригінальним

DSPy — це перша фірмова структура програмування від Стенфордського університету, яка розглядає підказки та взаємодії LLM як модулі, які можна складати, із введеними вводами та виходами.

Ключові характеристики

  • Підписи — визначте мету завдання через специфікації вводу/виводу
  • Модулі — інкапсулюйте підказки та виклики LLM (наприклад, dspy.Predict, dspy.ChainOfThought)
  • Оптимізатори — автоматична швидка оптимізація (MIPROv2, BootstrapFewShot)
  • Minimal glue code — перемикання між Predict і CoT не змінює контракти
  • Централізована конфігурація — модель і оперативне керування в одному місці
  • Безпека типу — структуровані виходи без ручного аналізу

Архітектура

DSPy використовує парадигму функціонального програмування, де кожен модуль є багаторазовим компонентом. Підхід «перший підпис» означає, що ви визначаєте що хочете, а DSPy обробляє як підказувати модель.

Продуктивність

DSPy показав найнижчі накладні витрати (~3,53 мс) у тесті. Однак використання маркерів було помірним (~2030 на запит). Результати використовували dspy.Predict (без ланцюга думок) для справедливості; увімкнення оптимізаторів змінило б характеристики продуктивності.

Ціноутворення

DSPy є безкоштовним і відкритим кодом. Витрати обмежені використанням LLM API.

Найкраще для

Дослідники та команди, які цінують чисті абстракції та хочуть звести до мінімуму шаблони. Особливо корисно, коли ви хочете поекспериментувати зі швидкою оптимізацією або потребуєте жорстких контрактів.

Обмеження

  • Менша екосистема та спільнота — Менше документації порівняно з LangChain/LlamaIndex
  • Новіший фреймворк із меншою кількістю прикладів із реального світу
  • Підхід, орієнтований на підпис, вимагає зміни ментальної моделі

5. LangGraph — найкраще підходить для багатокрокових робочих процесів на основі графів

LangGraph — це фреймворк оркестровки LangChain на основі графів для побудови мультиагентних систем зі складною логікою розгалуження.

Ключові характеристики

  • Парадигма графа — визначте робочі процеси як вузли та ребра
  • Умовні ребра — динамічна маршрутизація на основі стану
  • Керування типовим станом — TypedDict з оновленнями у стилі скорочення
  • Цикли та цикли — підтримка ітераційних робочих процесів і повторів
  • Persistence — збереження та відновлення стану робочого процесу
  • Human-in-the-loop — пауза для схвалення або введення під час виконання
  • Паралельне виконання — одночасно запускати незалежні вузли

Архітектура

LangGraph розглядає потік керування як частину самої архітектури. Ви з’єднуєте вузли (функції) з ребрами (переходами), а структура обробляє порядок виконання, керування станом і розгалуження.

Продуктивність

LangGraph мав найвищі витрати на фреймворк (~14 мс) через складність оркестровки графа. Використання маркерів було помірним (~2030 на запит).

Ціноутворення

LangGraph є відкритим кодом. У разі використання стягується вартість моніторингу LangSmith ($39/користувач/місяць для рівня розробника).

Найкраще для

Команди створюють складні багатоагентні системи, які вимагають складного потоку керування, повторних спроб, паралельного виконання та збереження стану. Ідеально підходить для тривалих робочих процесів із кількома точками прийняття рішень.

Обмеження

  • Найвища накладна оркестровка
  • Більш складна ментальна модель, ніж імперативний каркас
  • Найкраще підходить для справді складних робочих процесів — може бути надмірним для простого RAG

Вибір правильного фреймворку для вашого випадку використання

Використовуйте LlamaIndex, якщо:

  • Ваша першочергова потреба – пошук і пошук документів
  • Ви бажаєте найефективніше використання маркера для запитів RAG
  • Ви створюєте бази знань, системи запитань і відповідей або семантичний пошук
  • Ви цінуєте чіткі, лінійні конвеєри RAG, а не складну оркестровку

Використовуйте LangChain, якщо:

  • Вам потрібна розширена інтеграція інструментів (пошук, API, бази даних)
  • Ви створюєте кілька додатків ШІ зі спільними компонентами
  • Вам потрібна найбільша екосистема та підтримка спільноти
  • Потрібні агентські робочі процеси з автономним прийняттям рішень

Використовуйте Haystack, якщо:

  • Ви розгортаєте виробничі системи, які потребують надійності – Вам потрібна першокласна спостережливість і моніторинг
  • Пріоритетними є випробувальність і замінність компонентів
  • Ви бажаєте найбільш рентабельне використання токенів

Використовуйте DSPy, якщо:

  • Вам потрібна мінімальна шаблонність і чисті абстракції
  • Швидка оптимізація важлива для вашого випадку використання
  • Ви цінуєте безпеку типів і шаблони функціонального програмування
  • Вам комфортно працювати з новими, орієнтованими на дослідження фреймворками

Використовуйте LangGraph, якщо:

  • Ваш робочий процес потребує складних розгалужень і циклів
  • Вам потрібна оркестровка з кількома агентами
  • Потрібні етапи затвердження людиною в циклі
  • Паралельне виконання значно покращить продуктивність

Архітектура та досвід розробника

Згідно з аналізом AIMultiple, при виборі фреймворка слід враховувати:

  • LangGraph: декларативна парадигма першого графа. Потік керування є частиною архітектури. Добре масштабується для складних робочих процесів.
  • LlamaIndex: імперативна оркестровка. Процедурні скрипти з чіткими примітивами пошуку. Читабельний і налагоджуваний.
  • LangChain: імператив із декларативними компонентами. Складні ланцюжки за допомогою оператора |. Швидке прототипування.
  • Haystack: на основі компонентів із явними контрактами введення-виведення. Готовий до виробництва з дрібним контролем.
  • DSPy: перші програми для підпису. Контрактна розробка з мінімальними шаблонами.

Розгляд вартості

Використання маркера безпосередньо впливає на витрати API. На основі еталонного тесту з міні-ціноутворенням GPT-4.1 (~0,15 дол. США за мільйон вхідних токенів):

Вартість за 1000 запитів:

  • Стог сіна: ~0,24 $ (1570 жетонів × 1000 / 1 млн × 0,15 $)
  • LlamaIndex: ~$0,24 (1600 токенів × 1000 / 1M × $0,15)
  • DSPy: ~0,30 $ (2030 токенів × 1000 / 1 млн × 0,15 $)
  • LangGraph: ~$0,30 (2030 токенів × 1000 / 1M × $0,15)
  • LangChain: ~0,36 $ (2400 токенів × 1000 / 1 млн × 0,15 $)

У масштабі (10 мільйонів запитів на місяць) різниця між Haystack і LangChain становить приблизно $1200 на місяць лише у витратах на API.

Застереження щодо тесту

[Дослідники AIMultiple зазначають] (https://research.aimultiple.com/rag-frameworks/), що їхні результати стосуються перевіреної архітектури, моделей і підказок. У виробництві:

— Паралельне виконання LangGraph може значно зменшити затримку — Оптимізатори DSPy (MIPROv2, Chain-of-Thought) можуть покращити якість відповіді — Функції кешування та пакетування Haystack не використовувалися

  • Розширені стратегії індексування LlamaIndex не були повністю використані
  • Оптимізація LCEL LangChain була обмежена стандартизацією

Реальна продуктивність залежить від конкретного випадку використання, характеристик даних і вибору архітектури.

Нові тенденції в розробці RAG Framework

Фреймворк RAG продовжує розвиватися:

  • Мультимодальна підтримка — не тільки текст, але й зображення, аудіо та відео
  • Гібридний пошук — поєднання векторного пошуку з відповідністю ключових слів і графіками знань
  • Оптимізація запитів — автоматична декомпозиція та маршрутизація запитів
  • Рамки оцінювання — вбудовані інструменти тестування та порівняльного аналізу
  • Абстракції розгортання — простіший шлях від прототипу до виробництва
  • Оптимізація витрат — зменшення використання токенів і викликів API

Висновок

Вибір рамки RAG у 2026 році залежить від ваших конкретних потреб:

  • LlamaIndex чудово підходить для документоцентричного пошуку з високою ефективністю маркерів
  • LangChain надає найширшу екосистему для складних агентських робочих процесів
  • Haystack забезпечує надійність, готову до виробництва, з найменшими символічними витратами
  • DSPy пропонує мінімальну шаблонну модель із абстракціями, які є перш за все підписами
  • LangGraph обробляє складні багатоагентні системи з оркестровкою графів

Для більшості команд, починаючи з RAG, LlamaIndex забезпечує найшвидший шлях до виробництва для програм, орієнтованих на пошук, тоді як LangChain має сенс, коли ви очікуєте, що вам знадобляться широкі інструменти та можливості агента. Команди підприємств повинні наполегливо розглядати Haystack через його виробничий дизайн і економічну ефективність.

Фреймворки не є взаємовиключними — багато виробничих систем поєднують їх, використовуючи LlamaIndex для пошуку та LangChain для оркестровки. Під час створення систем RAG також оцініть векторні бази даних для додатків AI для ефективного пошуку подібності та розгляньте LLM з відкритим кодом як альтернативу комерційним моделям. Почніть із фреймворку, який відповідає вашому основному сценарію використання, виміряйте ефективність за допомогою фактичних даних і повторіть на основі реальних результатів. Для тих, хто створює виробничі системи RAG, Building LLM Apps пропонує практичні шаблони та найкращі методи генерації з доповненим пошуком.

Часті запитання

Чи використовувати LangChain чи LlamaIndex для свого чат-бота RAG?

Для чат-ботів із запитаннями та відповідями, які містять багато документів, LlamaIndex зазвичай забезпечує швидшу розробку з кращою ефективністю токенів (~1600 токенів проти ~2400). LangChain чудово підходить, коли ваш чат-бот потребує кількох інструментів, зовнішніх API або складних багатоетапних міркувань. Якщо вашою головною потребою є «запит документів і повернення відповідей», почніть із LlamaIndex. Якщо ви очікуєте, що вам знадобляться агентські можливості, веб-пошук або інтеграція з декількома службами, екосистема LangChain забезпечує більшу довгострокову гнучкість, незважаючи на вищу вартість токенів.

Який найпростіший фреймворк RAG для початківців?

LlamaIndex пропонує найпростішу точку входу з інтуїтивно зрозумілими API високого рівня. Ви можете створити функціональну систему RAG менш ніж за 20 рядків коду. Haystack надає чудову документацію та чіткі посібники для робочих процесів виробництва. LangChain має найбільші навчальні ресурси, але крутішу початкову складність. DSPy потребує розуміння його парадигми «перший підпис». Щоб швидко вивчити концепції RAG, почніть з LlamaIndex; для шаблонів, готових до виробництва, розгляньте Стог сіна.

Чи можу я пізніше змінити рамки RAG, не переписуючи все?

Перемикання можливе, але вимагає значного рефакторингу. Фреймворки мають загальні концепції (вбудовування, векторні сховища, ретривери), але реалізують їх по-різному. Ваша векторна база даних і вбудовані документи залишаються портативними — логіка оркестровки потребує переписування. Багато команд використовують рівні абстракції, щоб ізолювати код програми від особливостей фреймворку. Плануйте 2-4 тижні міграційної роботи для проектів середнього розміру. Враховуйте це, роблячи свій перший вибір — перехід має реальні витрати.

Яка структура RAG найкраща для виробництва?

Haystack спеціально розроблено для виробничих розгортань із REST API, підтримкою Docker, моніторингом і найнижчими витратами на токени (приблизно на 1200 доларів США менше, ніж у LangChain при 10 млн. запитів). LlamaIndex пропонує готову до виробництва надійність із високою ефективністю маркерів. LangChain працює у виробництві, але вимагає більш ретельного управління ресурсами через високе споживання токенів. Оцініть на основі операційної зрілості вашої команди, вимог до моніторингу та терпимості до налагодження складних абстракцій.

Скільки насправді коштує використання системи RAG?

Витрати поділяються на хостинг векторної бази даних ($20-200/місяць залежно від масштабу), виклики LLM API (домінуючий фактор) і генерацію вбудовування. Використання GPT-4.1-mini з 1 мільйоном запитів на місяць: Haystack коштує ~240 доларів США, LangChain ~360 доларів США — місячна різниця в 120 доларів США. Власні LLM з відкритим кодом усувають витрати на токен, але потребують інфраструктури ($500-2000/місяць для GPU). Більшість виробничих систем RAG коштують 500-5000 доларів на місяць залежно від трафіку, вибору моделі та зусиль з оптимізації.

Дані про продуктивність отримано з AIMultiple RAG Framework Benchmark (2026) і IBM LlamaIndex vs LangChain Analysis (2025).