Các khung RAG (các khung Thế hệ tăng cường truy xuất) đã trở nên thiết yếu để xây dựng các ứng dụng AI cấp sản xuất vào năm 2026. Các khung RAG tốt nhất—LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy và LangGraph—cho phép các nhà phát triển kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn với việc truy xuất kiến ​​thức theo miền cụ thể. Khi so sánh LangChain, LlamaIndex và Haystack, các yếu tố chính bao gồm hiệu quả của mã thông báo, chi phí điều phối và khả năng xử lý tài liệu. Điểm chuẩn hiệu suất cho thấy Haystack đạt được mức sử dụng mã thông báo thấp nhất (~1.570 mã thông báo), trong khi DSPy cung cấp chi phí tối thiểu (~3,53 mili giây). LlamaIndex vượt trội đối với các ứng dụng tập trung vào tài liệu, LangChain mang đến sự linh hoạt tối đa và Haystack cung cấp các quy trình sẵn sàng cho sản xuất. Hiểu kiến ​​trúc khung RAG là rất quan trọng đối với các nhà phát triển xây dựng cơ sở kiến ​​thức, chatbot và hệ thống tạo tăng cường truy xuất.

Hướng dẫn toàn diện này xem xét 5 khung RAG hàng đầu vào năm 2026, so sánh các điểm chuẩn hiệu suất, phương pháp tiếp cận kiến ​​trúc, trường hợp sử dụng và ý nghĩa chi phí để giúp các nhà phát triển và nhóm chọn khung tối ưu để xây dựng các ứng dụng RAG.

Tại sao việc lựa chọn khung RAG lại quan trọng

Các khung RAG điều phối quy trình làm việc phức tạp bao gồm nhập tài liệu, tạo nội dung nhúng, truy xuất ngữ cảnh có liên quan và tạo phản hồi. Khung bạn chọn sẽ xác định:

  • Tốc độ phát triển — bạn có thể tạo nguyên mẫu và lặp lại nhanh đến mức nào
  • Hiệu suất hệ thống — độ trễ, hiệu suất của mã thông báo và chi phí API
  • Khả năng bảo trì — nhóm của bạn có thể gỡ lỗi, kiểm tra và mở rộng quy mô dễ dàng như thế nào
  • Tính linh hoạt — khả năng thích ứng với các mô hình mới, cửa hàng vectơ và trường hợp sử dụng

Theo IBM Research, RAG cho phép các mô hình AI truy cập vào kiến ​​thức theo miền cụ thể mà chúng thường thiếu, khiến việc lựa chọn khung trở nên quan trọng để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả chi phí.

Điểm chuẩn hiệu suất khung RAG

Một điểm chuẩn toàn diện của AIMultiple vào năm 2026 đã so sánh 5 khung sử dụng các thành phần giống hệt nhau: GPT-4.1-mini, phần nhúng BGE-small, kho vectơ Qdrant và tìm kiếm trên web Tavily. Tất cả các hoạt động triển khai đều đạt được độ chính xác 100% trên bộ thử nghiệm gồm 100 truy vấn.

Các số liệu hiệu suất chính

Chi phí khung (thời gian điều phối):

  • DSPy: ~3,53 ms
  • Haystack: ~5,9 ms
  • Chỉ số Llama: ~6 ms
  • LangChain: ~10 ms
  • LangGraph: ~14 ms

Mức sử dụng mã thông báo trung bình (mỗi truy vấn):

  • Haystack: ~1.570 token
  • LlamaIndex: ~1.600 token
  • DSPy: ~2.030 token
  • LangGraph: ~2.030 token
  • LangChain: ~2.400 token

Chi phí khung riêng biệt điểm chuẩn bằng cách sử dụng các thành phần được tiêu chuẩn hóa, cho thấy rằng ** mức tiêu thụ mã thông báo có tác động lớn hơn đến độ trễ và chi phí so với chi phí điều phối**. Việc sử dụng mã thông báo thấp hơn trực tiếp làm giảm chi phí API khi sử dụng LLM thương mại.

1. LlamaIndex — Tốt nhất cho các ứng dụng RAG tập trung vào tài liệu

LlamaIndex được thiết kế có mục đích cho quy trình nhập, lập chỉ mục và truy xuất dữ liệu. Ban đầu được đặt tên là GPT Index, nó tập trung vào việc làm cho các tài liệu có thể truy vấn được thông qua các chiến lược lập chỉ mục thông minh.

Các tính năng chính

  • Hệ sinh thái LlamaHub — hơn 160 trình kết nối dữ liệu cho API, cơ sở dữ liệu, Google Workspaces và các định dạng tệp
  • Lập chỉ mục nâng cao — chỉ mục vectơ, chỉ mục cây, chỉ mục từ khóa và chiến lược kết hợp
  • Chuyển đổi truy vấn — tự động đơn giản hóa hoặc phân tách các truy vấn phức tạp để truy xuất tốt hơn
  • Xử lý hậu nút — sắp xếp lại và lọc các đoạn được truy xuất trước khi tạo
  • Thành phần của các chỉ mục — kết hợp nhiều chỉ mục vào các giao diện truy vấn thống nhất
  • Tổng hợp phản hồi — nhiều chiến lược để tạo câu trả lời từ ngữ cảnh được truy xuất

Ngành kiến ​​​​trúc

LlamaIndex tuân theo một quy trình RAG rõ ràng: tải dữ liệu → lập chỉ mục → truy vấn → xử lý hậu kỳ → tổng hợp phản hồi. Theo ghi nhận của IBM, nó chuyển đổi các tập dữ liệu văn bản lớn thành các chỉ mục có thể truy vấn dễ dàng, hợp lý hóa việc tạo nội dung hỗ trợ RAG.

Hiệu suất

Trong điểm chuẩn AIMultiple, LlamaIndex đã thể hiện hiệu quả mã thông báo mạnh mẽ (~1.600 mã thông báo cho mỗi truy vấn) và chi phí thấp (~6 mili giây), giúp tiết kiệm chi phí cho khối lượng công việc truy xuất khối lượng lớn.

Định giá

Bản thân LlamaIndex là mã nguồn mở và miễn phí. Chi phí đến từ:

  • Sử dụng API LLM (OpenAI, Anthropic, v.v.)
  • Lưu trữ cơ sở dữ liệu vector (pinecone, Weaviate, Qdrant)
  • Nhúng mô hình suy luận

Tốt nhất cho

Các nhóm xây dựng hệ thống tìm kiếm tài liệu, quản lý kiến ​​thức hoặc Hỏi đáp trong đó độ chính xác khi truy xuất là tối quan trọng. Lý tưởng khi trường hợp sử dụng chính của bạn là truy vấn dữ liệu văn bản có cấu trúc hoặc bán cấu trúc.

Hạn chế

  • Kém linh hoạt hơn đối với quy trình làm việc của tác nhân nhiều bước so với LangChain
  • Cộng đồng và hệ sinh thái nhỏ hơn LangChain
  • Tối ưu hóa chủ yếu cho các nhiệm vụ truy xuất hơn là điều phối chung

2. LangChain — Tốt nhất cho quy trình làm việc phức tạp

LangChain là một framework linh hoạt để xây dựng các ứng dụng AI tự động. Nó cung cấp các thành phần mô-đun có thể được “xâu chuỗi” lại với nhau cho các quy trình công việc phức tạp liên quan đến nhiều LLM, công cụ và điểm quyết định.

Các tính năng chính

  • Chuỗi — soạn LLM, lời nhắc và công cụ vào quy trình công việc có thể sử dụng lại
  • Đại lý — các thực thể ra quyết định tự chủ chọn công cụ và thực hiện nhiệm vụ
  • Hệ thống bộ nhớ — lịch sử hội thoại, bộ nhớ thực thể và biểu đồ tri thức
  • Hệ sinh thái công cụ — tích hợp rộng rãi với các công cụ tìm kiếm, API, cơ sở dữ liệu
  • LCEL (Ngôn ngữ biểu thức LangChain) — cú pháp khai báo để xây dựng chuỗi với toán tử |
  • LangSmith — bộ đánh giá và giám sát để thử nghiệm và tối ưu hóa
  • LangServe — khung triển khai chuyển đổi chuỗi thành API REST

Ngành kiến ​​​​trúc

LangChain sử dụng mô hình điều phối bắt buộc trong đó luồng điều khiển được quản lý thông qua logic Python tiêu chuẩn. Các thành phần riêng lẻ là các chuỗi nhỏ, có thể kết hợp được và có thể được tập hợp thành các quy trình công việc lớn hơn.

Hiệu suất

Điểm chuẩn AIMultiple cho thấy LangChain có mức sử dụng mã thông báo cao nhất (~2.400 mỗi truy vấn) và chi phí điều phối cao hơn (~10 mili giây). Điều này phản ánh tính linh hoạt của nó—nhiều lớp trừu tượng hơn mang lại tính linh hoạt nhưng lại tăng thêm chi phí xử lý.

Định giá

  • LangChain Core: Mã nguồn mở, miễn phí
  • LangSmith: $39/người dùng/tháng cho gói Nhà phát triển, giá Doanh nghiệp tùy chỉnh
  • LangServe: Miễn phí (triển khai tự lưu trữ)

Áp dụng chi phí bổ sung cho API LLM và cơ sở dữ liệu vectơ.

Tốt nhất cho

Các nhóm xây dựng hệ thống tổng đài phức tạp với nhiều công cụ, điểm quyết định và quy trình làm việc tự chủ. Đặc biệt mạnh mẽ khi bạn cần tích hợp rộng rãi hoặc có kế hoạch xây dựng nhiều ứng dụng AI với các thành phần dùng chung.

Hạn chế

  • Mức tiêu thụ mã thông báo cao hơn đồng nghĩa với việc tăng chi phí API
  • Đường cong học tập dốc hơn do tính trừu tượng sâu rộng
  • Có thể được thiết kế quá mức cho các nhiệm vụ truy xuất đơn giản

3. Haystack — Tốt nhất cho Hệ thống doanh nghiệp sẵn sàng sản xuất

Haystack là một framework mã nguồn mở của deepset tập trung vào việc triển khai sản xuất. Nó sử dụng kiến ​​trúc dựa trên thành phần với các hợp đồng đầu vào/đầu ra rõ ràng và khả năng quan sát hạng nhất.

Các tính năng chính

  • Kiến trúc thành phần — các thành phần được nhập, có thể tái sử dụng với trang trí @comComponent
  • Đường ống DSL — định nghĩa rõ ràng về luồng dữ liệu giữa các thành phần
  • Tính linh hoạt của chương trình phụ trợ — dễ dàng trao đổi LLM, công cụ truy xuất và trình xếp hạng mà không cần thay đổi mã
  • Khả năng quan sát tích hợp — thiết bị đo chi tiết về độ trễ ở cấp thành phần
  • Thiết kế ưu tiên sản xuất — lưu vào bộ nhớ đệm, phân khối, xử lý lỗi và giám sát
  • Cửa hàng tài liệu — hỗ trợ riêng cho Elaticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant
  • Tạo API REST — điểm cuối API tự động cho quy trình

Ngành kiến ​​​​trúc

Haystack nhấn mạnh tính mô-đun và khả năng kiểm thử. Mỗi thành phần đều có đầu vào và đầu ra rõ ràng, giúp dễ dàng kiểm tra, mô phỏng và thay thế các bộ phận của quy trình. Luồng điều khiển vẫn là Python tiêu chuẩn với thành phần thành phần.

Hiệu suất

Haystack đã đạt được mức sử dụng mã thông báo thấp nhất trong điểm chuẩn (~1.570 mỗi truy vấn) và chi phí cạnh tranh (~5,9 mili giây), giúp mang lại hiệu quả chi phí cao cho việc triển khai sản xuất.

Định giá

  • Haystack: Mã nguồn mở, miễn phí
  • deepset Cloud: Dịch vụ được quản lý bắt đầu từ $950/tháng cho các triển khai nhỏ

Tốt nhất cho

Các nhóm doanh nghiệp triển khai hệ thống RAG sản xuất đòi hỏi độ tin cậy, khả năng quan sát và khả năng bảo trì lâu dài. Lý tưởng khi bạn cần các hợp đồng thành phần rõ ràng và khả năng trao đổi các công nghệ cơ bản.

Hạn chế

  • Cộng đồng nhỏ hơn so với LangChain
  • Hệ sinh thái công cụ ít mở rộng hơn
  • Mã dài dòng hơn do định nghĩa thành phần rõ ràng

4. DSPy — Tốt nhất cho bản soạn sẵn tối thiểu và thiết kế có chữ ký đầu tiên

DSPy là một khung lập trình chữ ký đầu tiên của Stanford xử lý lời nhắc và tương tác LLM dưới dạng mô-đun có thể kết hợp với đầu vào và đầu ra được nhập.

Các tính năng chính

  • Chữ ký — xác định ý định nhiệm vụ thông qua thông số kỹ thuật đầu vào/đầu ra
  • Mô-đun — gói gọn lời nhắc và lệnh gọi LLM (ví dụ: dspy.Predict, dspy.ChainOfThought)
  • Trình tối ưu hóa — tối ưu hóa lời nhắc tự động (MIPROv2, BootstrapFewShot)
  • Mã keo tối thiểu — hoán đổi giữa Predict và CoT không làm thay đổi hợp đồng
  • Cấu hình tập trung — mô hình và xử lý nhanh chóng ở một nơi
  • An toàn về loại — kết quả đầu ra có cấu trúc mà không cần phân tích cú pháp thủ công

Ngành kiến ​​​​trúc

DSPy sử dụng mô hình lập trình chức năng trong đó mỗi mô-đun là một thành phần có thể tái sử dụng. Cách tiếp cận chữ ký đầu tiên có nghĩa là bạn xác định cái bạn muốn và DSPy xử lý cách để nhắc mô hình.

Hiệu suất

DSPy cho thấy chi phí hoạt động khung thấp nhất (~3,53 mili giây) trong điểm chuẩn. Tuy nhiên, mức sử dụng mã thông báo ở mức vừa phải (~2.030 cho mỗi truy vấn). Kết quả sử dụng dspy.Predict (không có Chuỗi suy nghĩ) để đảm bảo tính công bằng; cho phép trình tối ưu hóa sẽ thay đổi đặc tính hiệu suất.

Định giá

DSPy là mã nguồn mở và miễn phí. Chi phí được giới hạn đối với việc sử dụng API LLM.

Tốt nhất cho

Các nhà nghiên cứu và nhóm đánh giá cao sự trừu tượng rõ ràng và muốn giảm thiểu bản tóm tắt. Đặc biệt hữu ích khi bạn muốn thử nghiệm tối ưu hóa nhanh chóng hoặc cần các hợp đồng loại mạnh.

Hạn chế

  • Hệ sinh thái và cộng đồng nhỏ hơn
  • Ít tài liệu hơn so với LangChain/LlamaIndex
  • Khung mới hơn với ít nghiên cứu trường hợp thực tế hơn
  • Cách tiếp cận chữ ký đầu tiên đòi hỏi phải thay đổi mô hình tinh thần

5. LangGraph — Tốt nhất cho quy trình làm việc dựa trên biểu đồ nhiều bước

LangGraph là khung điều phối đồ thị đầu tiên của LangChain để xây dựng các hệ thống đa tác nhân có trạng thái với logic phân nhánh phức tạp.

Các tính năng chính

  • Mô hình đồ thị — xác định quy trình công việc dưới dạng nút và cạnh
  • Các cạnh có điều kiện — định tuyến động dựa trên trạng thái
  • Quản lý trạng thái đã nhập — TypedDict với các bản cập nhật kiểu bộ giảm tốc
  • Chu kỳ và vòng lặp — hỗ trợ quy trình làm việc lặp lại và thử lại
  • Kiên trì — lưu và tiếp tục trạng thái quy trình công việc
  • Con người trong vòng lặp — tạm dừng để phê duyệt hoặc nhập thông tin trong khi thực thi
  • Thực thi song song — chạy đồng thời các nút độc lập

Ngành kiến ​​​​trúc

LangGraph coi luồng điều khiển như một phần của kiến ​​trúc. Bạn kết nối các nút (chức năng) với nhau bằng các cạnh (chuyển tiếp) và khung xử lý thứ tự thực hiện, quản lý trạng thái và phân nhánh.

Hiệu suất

LangGraph có chi phí khung cao nhất (~14 mili giây) do độ phức tạp của việc điều phối biểu đồ. Việc sử dụng mã thông báo ở mức vừa phải (~2.030 mỗi truy vấn).

Định giá

LangGraph là mã nguồn mở. Áp dụng chi phí giám sát LangSmith nếu được sử dụng ($39/người dùng/tháng cho cấp Nhà phát triển).

Tốt nhất cho

Các nhóm xây dựng các hệ thống đa tác nhân phức tạp yêu cầu luồng điều khiển phức tạp, số lần thử, thực thi song song và tính bền vững của trạng thái. Lý tưởng cho quy trình làm việc dài hạn với nhiều điểm quyết định.

Hạn chế

  • Chi phí điều phối cao nhất
  • Mô hình tinh thần phức tạp hơn khung mệnh lệnh
  • Phù hợp nhất cho quy trình công việc thực sự phức tạp—có thể quá mức cần thiết đối với RAG đơn giản

Chọn đúng khung cho trường hợp sử dụng của bạn

Sử dụng LlamaIndex nếu:

  • Nhu cầu chính của bạn là truy xuất và tìm kiếm tài liệu
  • Bạn muốn sử dụng mã thông báo hiệu quả nhất cho các truy vấn RAG
  • Bạn đang xây dựng cơ sở kiến thức, hệ thống hỏi đáp hoặc tìm kiếm ngữ nghĩa
  • Bạn coi trọng các đường dẫn RAG tuyến tính, rõ ràng hơn là việc điều phối phức tạp

Sử dụng LangChain nếu:

  • Bạn cần tích hợp công cụ mở rộng (tìm kiếm, API, cơ sở dữ liệu)
  • Bạn đang xây dựng nhiều ứng dụng AI với các thành phần dùng chung
  • Bạn muốn có hệ sinh thái và hỗ trợ cộng đồng lớn nhất
  • Cần có quy trình làm việc đại lý với khả năng ra quyết định tự động

Sử dụng Haystack nếu:

  • Bạn đang triển khai các hệ thống sản xuất đòi hỏi độ tin cậy
  • Bạn cần khả năng quan sát và giám sát hạng nhất
  • Khả năng kiểm tra thành phần và khả năng thay thế là ưu tiên
  • Bạn muốn sử dụng token tiết kiệm chi phí nhất

Sử dụng DSPy nếu:

  • Bạn muốn bản soạn sẵn tối thiểu và các bản tóm tắt rõ ràng
  • Tối ưu hóa nhanh chóng là quan trọng đối với trường hợp sử dụng của bạn
  • Bạn coi trọng sự an toàn của kiểu và các mẫu lập trình chức năng
  • Bạn cảm thấy thoải mái với các khuôn khổ mới hơn, thiên về nghiên cứu

Sử dụng LangGraph nếu:

  • Quy trình làm việc của bạn yêu cầu phân nhánh và vòng lặp phức tạp
  • Bạn cần sự phối hợp trạng thái, đa tác nhân
  • Cần có các bước phê duyệt của con người trong vòng lặp
  • Thực hiện song song sẽ cải thiện đáng kể hiệu suất

Kinh nghiệm về kiến ​​trúc và nhà phát triển

Theo phân tích AIMultiple, việc lựa chọn khung nên xem xét:

  • LangGraph: Mô hình khai báo đồ thị đầu tiên. Luồng điều khiển là một phần của kiến ​​trúc. Cân chỉnh tốt cho quy trình công việc phức tạp.
  • LlamaIndex: Sự phối hợp bắt buộc. Các kịch bản thủ tục có nguyên thủy truy xuất rõ ràng. Có thể đọc và gỡ lỗi.
  • LangChain: Bắt buộc với các thành phần khai báo. Chuỗi có thể kết hợp sử dụng toán tử |. Tạo mẫu nhanh.
  • Haystack: Dựa trên thành phần với các hợp đồng I/O rõ ràng. Sẵn sàng sản xuất với khả năng kiểm soát chi tiết.
  • DSPy: Các chương trình có chữ ký đầu tiên. Phát triển theo hướng hợp đồng với bản soạn sẵn tối thiểu.

Cân nhắc chi phí

Việc sử dụng mã thông báo ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí API. Dựa trên điểm chuẩn với mức giá GPT-4.1-mini (~ 0,15 USD trên một triệu mã thông báo đầu vào):

Chi phí trên 1.000 truy vấn:

  • Haystack: ~0,24 USD (1.570 token × 1.000 / 1M × 0,15 USD)
  • LlamaIndex: ~$0,24 (1.600 token × 1.000 / 1M × 0,15 USD)
  • DSPy: ~0,30 USD (2.030 mã thông báo × 1.000 / 1 triệu × 0,15 USD)
  • LangGraph: ~$0,30 (2.030 token × 1.000 / 1M × 0,15 USD)
  • LangChain: ~0,36 USD (2.400 token × 1.000 / 1M × 0,15 USD)

Ở quy mô lớn (10 triệu truy vấn mỗi tháng), sự khác biệt giữa Haystack và LangChain là khoảng $1.200 mỗi tháng chỉ tính riêng chi phí API.

Cảnh báo điểm chuẩn

Các nhà nghiên cứu của AIMultiple lưu ý rằng kết quả của họ dành riêng cho kiến ​​trúc, mô hình và lời nhắc được thử nghiệm. Trong sản xuất:

  • Việc thực thi song song của LangGraph có thể giảm đáng kể độ trễ
  • Trình tối ưu hóa của DSPy (MIPROv2, Chuỗi suy nghĩ) có thể cải thiện chất lượng câu trả lời
  • Các tính năng lưu trữ và tạo khối của Haystack chưa được sử dụng
  • Chiến lược lập chỉ mục nâng cao của LlamaIndex chưa được tận dụng tối đa
  • Việc tối ưu hóa LCEL của LangChain bị hạn chế bởi tiêu chuẩn hóa

Hiệu suất trong thế giới thực phụ thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể, đặc điểm dữ liệu và lựa chọn kiến ​​trúc của bạn.

Xu hướng mới nổi trong phát triển khung RAG

Bối cảnh khung RAG tiếp tục phát triển:

  • Hỗ trợ đa phương thức — mở rộng ra ngoài văn bản tới hình ảnh, âm thanh và video
  • Truy xuất kết hợp — kết hợp tìm kiếm vectơ với kết hợp từ khóa và biểu đồ tri thức
  • Tối ưu hóa truy vấn — phân tách và định tuyến truy vấn tự động
  • Khung đánh giá — các công cụ kiểm tra và đo điểm chuẩn tích hợp
  • Triển khai trừu tượng — con đường dễ dàng hơn từ nguyên mẫu đến sản xuất
  • Tối ưu hóa chi phí — giảm mức sử dụng mã thông báo và lệnh gọi API

Phần kết luận

Việc lựa chọn khung RAG vào năm 2026 tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn:

  • LlamaIndex vượt trội trong việc truy xuất tập trung vào tài liệu với hiệu quả sử dụng mã thông báo mạnh mẽ
  • LangChain cung cấp hệ sinh thái rộng lớn nhất cho các quy trình làm việc tác nhân phức tạp
  • Haystack mang lại độ tin cậy sẵn sàng sản xuất với chi phí mã thông báo thấp nhất
  • DSPY cung cấp bản tóm tắt tối thiểu với các phần tóm tắt đầu tiên trên chữ ký
  • LangGraph xử lý các hệ thống đa tác nhân phức tạp bằng cách phối hợp biểu đồ

Đối với hầu hết các nhóm bắt đầu với RAG, LlamaIndex cung cấp con đường nhanh nhất để sản xuất các ứng dụng tập trung vào truy xuất, trong khi LangChain có ý nghĩa khi bạn dự đoán cần có nhiều khả năng về công cụ và tác nhân. Các nhóm doanh nghiệp nên đặc biệt cân nhắc Haystack vì thiết kế ưu tiên sản xuất và hiệu quả chi phí.

Các khung này không loại trừ lẫn nhau—nhiều hệ thống sản xuất kết hợp chúng, sử dụng LlamaIndex để truy xuất và LangChain để điều phối. Khi xây dựng hệ thống RAG, hãy đánh giá cơ sở dữ liệu vectơ cho các ứng dụng AI để tìm kiếm sự tương đồng hiệu quả và xem xét LLM nguồn mở làm lựa chọn thay thế cho các mô hình thương mại. Bắt đầu với khung phù hợp với trường hợp sử dụng chính của bạn, đo lường hiệu suất bằng dữ liệu thực tế của bạn và lặp lại dựa trên kết quả trong thế giới thực. Đối với những hệ thống RAG sản xuất tòa nhà, Xây dựng ứng dụng LLM cung cấp các mẫu thực tế và phương pháp hay nhất để tạo ra khả năng truy xuất tăng cường.

Câu hỏi thường gặp

Tôi có nên sử dụng LangChain hay LlamaIndex cho chatbot RAG của mình không?

Đối với các chatbot Hỏi & Đáp nặng về tài liệu, LlamaIndex thường cung cấp khả năng phát triển nhanh hơn với hiệu quả mã thông báo tốt hơn (~1.600 mã thông báo so với ~2.400). LangChain vượt trội khi chatbot của bạn cần nhiều công cụ, API bên ngoài hoặc lý luận nhiều bước phức tạp. Nếu nhu cầu chính của bạn là “truy vấn tài liệu và trả về câu trả lời”, hãy bắt đầu với LlamaIndex. Nếu bạn dự đoán cần có khả năng của đại lý, tìm kiếm trên web hoặc tích hợp với nhiều dịch vụ, hệ sinh thái của LangChain sẽ cung cấp tính linh hoạt lâu dài hơn mặc dù chi phí mã thông báo cao hơn.

Framework RAG dễ dàng nhất cho người mới bắt đầu là gì?

LlamaIndex cung cấp điểm truy cập đơn giản nhất với các API cấp cao trực quan. Bạn có thể xây dựng một hệ thống RAG chức năng với dưới 20 dòng mã. Haystack cung cấp tài liệu tuyệt vời và hướng dẫn rõ ràng về quy trình sản xuất. LangChain có tài nguyên học tập phong phú nhất nhưng độ phức tạp ban đầu cao hơn. DSPy yêu cầu hiểu mô hình chữ ký đầu tiên của nó. Để học nhanh các khái niệm RAG, hãy bắt đầu với LlamaIndex; đối với các mẫu sẵn sàng sản xuất, hãy xem xét Haystack.

Sau này tôi có thể chuyển đổi khung RAG mà không cần viết lại mọi thứ không?

Có thể chuyển đổi nhưng đòi hỏi phải tái cấu trúc đáng kể. Các khung chia sẻ các khái niệm chung (nhúng, lưu trữ vectơ, truy xuất) nhưng cách triển khai chúng khác nhau. Cơ sở dữ liệu vectơ và các phần nhúng tài liệu của bạn vẫn có thể di chuyển được—logic điều phối cần được viết lại. Nhiều nhóm sử dụng các lớp trừu tượng để tách mã ứng dụng khỏi các chi tiết cụ thể của khung. Lập kế hoạch di chuyển trong 2-4 tuần cho các dự án quy mô trung bình. Hãy cân nhắc điều này khi đưa ra lựa chọn ban đầu—việc chuyển đổi có chi phí thực tế.

Framework RAG nào tốt nhất cho sản xuất?

Haystack được thiết kế rõ ràng để triển khai sản xuất với API REST, hỗ trợ, giám sát Docker và chi phí mã thông báo thấp nhất (thấp hơn ~ 1.200 USD mỗi tháng so với LangChain với 10 triệu truy vấn). LlamaIndex cung cấp độ tin cậy sẵn sàng sản xuất với hiệu quả mã thông báo mạnh mẽ. LangChain hoạt động trong sản xuất nhưng yêu cầu quản lý tài nguyên cẩn thận hơn do mức tiêu thụ token cao hơn. Đánh giá dựa trên mức độ trưởng thành trong hoạt động của nhóm bạn, các yêu cầu giám sát và khả năng gỡ lỗi các phần trừu tượng phức tạp.

Chi phí thực sự để chạy một hệ thống RAG là bao nhiêu?

Chi phí được chia thành lưu trữ cơ sở dữ liệu vectơ ($20-200/tháng tùy theo quy mô), lệnh gọi API LLM (yếu tố chi phối) và tạo nhúng. Sử dụng GPT-4.1-mini với 1 triệu truy vấn/tháng: Haystack có giá ~$240, LangChain ~$360—chênh lệch hàng tháng là $120. LLM nguồn mở tự lưu trữ loại bỏ chi phí cho mỗi mã thông báo nhưng yêu cầu cơ sở hạ tầng ($500-2000/tháng cho GPU). Hầu hết các hệ thống RAG sản xuất đều có giá 500-5000 USD/tháng tùy thuộc vào lưu lượng truy cập, lựa chọn mô hình và nỗ lực tối ưu hóa.

Dữ liệu hiệu suất được lấy từ Điểm chuẩn khung AIMultiple RAG (2026) và IBM LlamaIndex so với LangChain Analysis (2025).