Quels sont les meilleurs fra­me­works RAG ?

Les fra­me­works RAG four­nis­sent les outils né­ces­saires pour concevoir des processus de recherche, de pré­pa­ra­tion et d’uti­li­sa­tion des in­for­ma­tions au sein d’ar­chi­tec­tures RAG. Les meil­leures solutions se dis­tin­guent notamment par leur approche, mais aussi par des aspects tels que la con­vi­via­lité, les outils dis­po­nibles et leur structure.

Tableau ré­ca­pi­tu­la­tif : com­pa­rai­son des fra­me­works RAG

Légende des coûts : + coûts faibles, ++ coûts moyens, +++ coûts élevés

Pourquoi a-t-on besoin des fra­me­works RAG ?

Les fra­me­works RAG (Retrieval-Augmented Ge­ne­ra­tion, gé­né­ra­tion augmentée par ré­cu­pé­ra­tion) sont utilisés pour connecter les Large Language Models (LLM) à des in­for­ma­tions actuelles et spé­ci­fiques à un domaine. Cela permet de concevoir des systèmes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle capables d’accéder de manière ciblée à des sources de données externes afin de fournir des réponses plus précises et con­tex­tua­li­sées. Une évolution notable est l’approche appelée Hybrid RAG, qui combine dif­fé­rentes méthodes de ré­cu­pé­ra­tion ou exploite plusieurs sources de données en parallèle.

Les domaines d’ap­pli­ca­tion typiques incluent les chatbots, les as­sis­tants de con­nais­sances ou les systèmes de recherche do­cu­men­taire qui s’appuient sur des bases de données internes telles que des manuels, des di­rec­tives ou des documents de recherche. De plus, les fra­me­works RAG con­vien­nent par­ti­cu­liè­re­ment aux ap­pli­ca­tions né­ces­si­tant une mise à jour régulière des in­for­ma­tions. Plutôt que de réen­traî­ner un modèle de langage, de nouveaux documents peuvent être intégrés di­rec­te­ment à la base de con­nais­sances existante. Il devient ainsi possible de créer des systèmes capables de gérer des ensembles de données évolutifs tout en four­nis­sant des réponses co­hé­rentes et traçables. Glo­ba­le­ment, ces fra­me­works aident les dé­ve­lop­peurs à concevoir des ap­pli­ca­tions qui ne se con­ten­tent pas de récupérer des in­for­ma­tions, mais les préparent et les pré­sen­tent de manière com­pré­hen­sible.

Les dix prin­ci­paux fra­me­works RAG

Il existe dif­fé­rents fra­me­works RAG jouant un rôle central dans la pratique et la recherche. Chaque framework adopte une approche propre pour intégrer, récupérer et rendre le savoir uti­li­sable pour les modèles lin­guis­tiques de manière efficace.

LangChain

LangChain est l’un des fra­me­works les plus connus et les plus largement utilisés dans le domaine de la gé­né­ra­tion augmentée par ré­cu­pé­ra­tion et des modèles de langage étendus. Il a été conçu pour assembler de manière flexible des workflows d’IA complexes à partir de modules in­di­vi­duels, appelés Chains. Ces com­po­sants peuvent inclure, entre autres, des chargeurs de documents, des modèles d’em­bed­dings, des re­trie­vers ou des gé­né­ra­teurs, et être combinés de façon modulaire. Cela permet aux dé­ve­lop­peurs de créer des pipelines sur mesure, pré­ci­sé­ment adaptés à leurs données et à leurs cas d’uti­li­sa­tion.

Close

Un point fort réside dans le grand nombre d’in­té­gra­tions dis­po­nibles : LangChain prend en charge une large variété de modèles de langage, de sources de données et d’outils externes, notamment les bases de données, les services Cloud et les stockages de vecteurs. Le framework est conçu pour un usage en pro­duc­tion et propose des fonc­tion­na­li­tés dédiées à la sur­veil­lance, à la mise à l’échelle et à la gestion des erreurs. Grâce à sa com­mu­nauté open source très active, l’éco­sys­tème évolue en per­ma­nence et s’enrichit ré­gu­liè­re­ment de nouvelles ex­ten­sions.

Lla­maIn­dex

Lla­maIn­dex est un framework RAG per­for­mant, spé­cia­lisé dans la gestion, la struc­tu­ra­tion et l’in­dexa­tion des données. Con­trai­re­ment à de nombreux autres fra­me­works, il ne vise pas en priorité l’or­ches­tra­tion complète de pipelines, mais la connexion efficace entre des sources de données externes et des modèles lin­guis­tiques. Lla­maIn­dex permet de préparer des données dans dif­fé­rents formats, comme des textes, des tableaux ou des struc­tures JSON.

Close

Un concept clé repose sur l’uti­li­sa­tion de dif­fé­rentes struc­tures d’index, notamment des indices hié­rar­chiques (ar­bo­res­cents), de mots-clés ou vec­to­riels. Ces approches per­met­tent de re­cher­cher ef­fi­ca­ce­ment de grands ensembles de données hé­té­ro­gènes. En com­plé­ment, le framework propose des mé­ca­nismes de routage avancés afin de diriger au­to­ma­ti­que­ment les requêtes vers les sources de données les plus per­ti­nentes. Lla­maIn­dex se révèle ainsi par­ti­cu­liè­re­ment adapté aux ap­pli­ca­tions qui ex­ploi­tent plusieurs niveaux de données ou qui combinent dif­fé­rentes sources d’in­for­ma­tion.

Grâce à une ar­chi­tec­ture claire et à une in­té­gra­tion fluide avec d’autres outils, Lla­maIn­dex peut être utilisé aussi bien comme solution autonome que comme composant de systèmes RAG plus étendus. Son dé­ve­lop­pe­ment continu, soutenu par une com­mu­nauté de dé­ve­lop­peurs en pleine crois­sance, en fait pro­gres­si­ve­ment un outil de référence pour les ap­pli­ca­tions d’IA orientées données et con­nais­sances.

Haystack

Haystack est un framework open source développé par deepset, spé­cia­lisé dans les pipelines RAG mo­du­laires. Il propose une ar­chi­tec­ture struc­tu­rée composée de com­po­sants (Retriever, Reader et Generator) qui peut être adaptée de manière flexible à dif­fé­rents cas d’uti­li­sa­tion. Cette or­ga­ni­sa­tion permet aux dé­ve­lop­peurs de contrôler pré­ci­sé­ment la manière dont les in­for­ma­tions sont extraites des documents, traitées et trans­for­mées en réponses.

Close

Le framework prend en charge aussi bien les méthodes de ré­cu­pé­ra­tion denses qu’éparses et est com­pa­tible avec de nom­breuses bases de données vec­to­rielles, des modèles lin­guis­tiques et dif­fé­rentes tech­no­lo­gies de recherche. Haystack propose des fonc­tion­na­li­tés avancées pour l’éva­lua­tion, la mise à l’échelle et le dé­ploie­ment, notamment dans des en­vi­ron­ne­ments de pro­duc­tion. Grâce à l’outil interne deepset Studio, la création d’ap­pli­ca­tions d’IA per­son­na­li­sées devient par­ti­cu­liè­re­ment ac­ces­sible.

RAGFlow

RAGFlow est un framework RAG qui se distingue notamment par son interface visuelle Low-Code et permet la création de pipelines via un éditeur intuitif. Cette approche facilite la con­cep­tion de flux de travail sans né­ces­si­ter une immersion ap­pro­fon­die dans la pro­gram­ma­tion. Un accent par­ti­cu­lier est mis sur le découpage des documents ainsi que sur le contrôle visuel des résultats d’analyse, afin de garantir la qualité et la cohérence des données.

Close

Grâce à son interface Low-Code, ce framework RAG convient par­ti­cu­liè­re­ment aux équipes qui sou­hai­tent créer ra­pi­de­ment des pro­to­types ou su­per­vi­ser vi­suel­le­ment des pipelines existants. Les processus au­to­ma­ti­sés per­met­tent d’exécuter ef­fi­ca­ce­ment des étapes de trai­te­ment ré­cur­rentes et de limiter les sources d’erreurs. En parallèle, RAGFlow autorise une in­té­gra­tion fluide dans des ar­chi­tec­tures déjà en place, ce qui accélère la mise en œuvre de chatbots, de systèmes de questions-réponses ou de solutions de recherche do­cu­men­taire.

RAGFlow est par­ti­cu­liè­re­ment adapté aux projets où la con­vi­via­lité et l’itération rapide sont prio­ri­taires. En revanche, il peut montrer certaines limites face à des exigences très spé­ci­fiques ou à des ensembles de données par­ti­cu­liè­re­ment vo­lu­mi­neux.

DSPy

Le framework RAG DSPy repose sur un modèle pro­gram­mable et dé­cla­ra­tif. Les dé­ve­lop­peurs dé­fi­nis­sent la logique de leurs pipelines, tandis qu’un op­ti­mi­seur intégré se charge de générer au­to­ma­ti­que­ment des prompts adaptés et les optimise en continu. Cette approche réduit le recours au prompt en­gi­nee­ring manuel et garantit que les entrées destinées aux modèles de langage sont sys­té­ma­ti­que­ment amé­lio­rées et ajustées à chaque tâche.

Close

DSPy permet une con­cep­tion struc­tu­rée des pipelines RAG et assure des résultats cohérents sur dif­fé­rents ensembles de données et cas d’usage. Pa­ral­lè­le­ment, même des pipelines complexes peuvent être adaptés de manière flexible à diverses tâches et sources de données. Toutefois, l’uti­li­sa­tion de DSPy requiert une certaine fa­mi­lia­ri­sa­tion avec la mo­dé­li­sa­tion dé­cla­ra­tive, et les com­po­sants plus complexes doivent être conçus avec soin. En outre, l’op­ti­mi­sa­tion au­to­ma­tique des prompts peut entraîner un surcroît de calcul, notamment pour des pipelines très vo­lu­mi­neux ou dans des contextes liés au Big Data.

Verba

Verba est un framework RAG spé­cia­lisé, axé sur les chatbots et les ap­pli­ca­tions con­ver­sa­tion­nelles. Il se distingue par une in­té­gra­tion étroite avec la base de données vec­to­rielle Weaviate, ce qui permet de récupérer ef­fi­ca­ce­ment des documents et de les intégrer di­rec­te­ment dans les dialogues. Il devient ainsi possible de concevoir des chatbots qui ne se con­ten­tent pas de générer des réponses, mais qui s’appuient également sur des sources de con­nais­sances externes.

Close

Le processus de con­fi­gu­ra­tion simple permet un démarrage rapide et la création de chatbots RAG opé­ra­tion­nels avec un effort de dé­ve­lop­pe­ment limité. Verba s’adresse donc par­ti­cu­liè­re­ment aux équipes et aux dé­ve­lop­peurs qui sou­hai­tent mettre en place ra­pi­de­ment des ap­pli­ca­tions con­ver­sa­tion­nelles ra­pi­de­ment opé­ra­tion­nelles. La pla­te­forme prend en charge l’uti­li­sa­tion trans­pa­rente de la recherche vec­to­rielle et permet d’intégrer, au fil des con­ver­sa­tions, des in­for­ma­tions issues de dif­fé­rentes sources de données.

RA­Ga­touille

RA­Ga­touille rend le modèle de ré­cu­pé­ra­tion ColBERT ac­ces­sible pour ce que l’on appelle la ré­cu­pé­ra­tion à in­te­rac­tion tardive. Il s’adresse prin­ci­pa­le­ment aux ap­pli­ca­tions devant re­cher­cher ef­fi­ca­ce­ment de vastes col­lec­tions de documents et en extraire des in­for­ma­tions précises. Ce framework RAG prend en charge à la fois l’en­traî­ne­ment et le dé­ploie­ment de modèles ColBERT, couvrant ainsi l’in­dexa­tion et la logique de ré­cu­pé­ra­tion.

Close

Grâce à l’uti­li­sa­tion de modèles à in­te­rac­tion tardive, RA­Ga­touille fournit des résultats par­ti­cu­liè­re­ment précis pour des requêtes complexes et reste per­for­mant même lorsque de grands volumes de données doivent être traités. Il constitue ainsi une solution adaptée aux ap­pli­ca­tions in­ten­sives en données, où la qualité et la précision de la ré­cu­pé­ra­tion jouent un rôle central. En parallèle, le framework offre aux dé­ve­lop­peurs la pos­si­bi­lité d’adapter les modèles et les struc­tures d’index à des exigences spé­ci­fiques.

LLMWare

Le framework RAG LLMWare est spé­cia­lisé dans les ap­pli­ca­tions privées et sé­cu­ri­sées, ce qui le rend par­ti­cu­liè­re­ment adapté aux en­tre­prises traitant des données sensibles. Il permet l’hé­ber­ge­ment local de pipelines et prend en charge l’uti­li­sa­tion de dif­fé­rents modèles de langage de grande taille ainsi que de bases de données vec­to­rielles. Il devient ainsi possible d’exploiter des pipelines RAG sur des ensembles de données internes sans trans­mettre d’in­for­ma­tions à des services externes.

Close

Ce framework RAG propose des options de con­fi­gu­ra­tion flexibles pour combiner modèles, stra­té­gies d’in­dexa­tion et méthodes de ré­cu­pé­ra­tion. Les dé­ve­lop­peurs peuvent ainsi concevoir des solutions adaptées à des exigences spé­ci­fiques en matière de sécurité des données et de con­for­mité. LLMWare convient tout par­ti­cu­liè­re­ment aux ap­pli­ca­tions né­ces­si­tant des systèmes de gestion des con­nais­sances conformes au RGPD, par exemple dans les secteurs de la finance, de la recherche ou de la santé.

Cohere Coral

Cohere Coral est un framework RAG spé­cia­le­ment conçu pour les ap­pli­ca­tions En­ter­prise, avec un accent marqué sur la sécurité, la pro­tec­tion des données et l’ancrage des sources. Il permet aux en­tre­prises de relier des modèles lin­guis­tiques à des con­nais­sances externes tout en ga­ran­tis­sant que les in­for­ma­tions ré­cu­pé­rées restent traçables et vé­ri­fiables. Le framework prend en charge l’in­té­gra­tion de dif­fé­rentes sources de données, ce qui facilite la mise en place de systèmes de con­nais­sances con­tex­tua­li­sés et fiables.

Close

Grâce à une API clai­re­ment struc­tu­rée, les dé­ve­lop­peurs peuvent intégrer ef­fi­ca­ce­ment Cohere Coral dans des systèmes existants, par exemple pour des chatbots, la recherche do­cu­men­taire ou des ap­pli­ca­tions d’as­sis­tance basées sur la con­nais­sance. Le framework propose également des fonc­tion­na­li­tés per­met­tant de créer des pipelines RAG conformes et au­di­tables, uti­li­sables dans des secteurs ré­gle­men­tés comme la finance, la santé ou le droit.

Uns­truc­tu­red.io

Le framework RAG Uns­truc­tu­red.io est spé­cia­lisé dans le pré­trai­te­ment de documents non struc­tu­rés. Il met à dis­po­si­tion des bi­blio­thèques et des outils per­met­tant d’extraire des contenus à partir de fichiers PDF, HTML, d’images ou d’autres formats, puis de les trans­for­mer en données ex­ploi­tables pour des pipelines RAG. Les dé­ve­lop­peuses et dé­ve­lop­peurs peuvent ainsi intégrer ef­fi­ca­ce­ment de grandes quantités de données non struc­tu­rées dans des bases de données vec­to­rielles ou des struc­tures d’index, et les préparer pour leur ex­ploi­ta­tion par des modèles de langage.

Close

Un avantage central d’Uns­truc­tu­red.io réside dans la prise en charge de nombreux formats de fichiers et dans la pos­si­bi­lité de stan­dar­di­ser au­to­ma­ti­que­ment les contenus. Cela permet de concevoir plus ra­pi­de­ment des pipelines RAG et d’obtenir des résultats de haute qualité. En revanche, le trai­te­ment de documents très complexes ou fortement non struc­tu­rés peut être sujet à des erreurs, et pour des ensembles de données par­ti­cu­liè­re­ment vo­lu­mi­neux, le pré­trai­te­ment peut devenir chro­no­phage et gourmand en res­sources.