开源 RAG 技术栈全解析：从数据摄入到前端部署

goyalshaliniuk · x · 2026-08-25

本文梳理了一个完整的开源 RAG（检索增强生成）技术栈，旨在将原始数据转化为上下文丰富的智能应用。

核心组件架构：

数据摄入与处理：集成 Kubeflow、Airflow、Nifi、LangChain Loaders 等工具构建管道。
检索与排序：使用 Elasticsearch、Weaviate、FAISS 进行检索，配合 JinaAI rerankers 优化相关性。
嵌入模型：采用 HuggingFace Transformers、Sentence Transformers、JinaAI 等生成向量。
向量数据库：存储层支持 Milvus、Weaviate、PgVector、Chroma 和 Qdrant。
LLM 框架与模型：通过 LangChain、Haystack、CrewAI、LlamaIndex 编排工作流，底层支持 LLaMA、Mistral、Phi-2、DeepSeek、Qwen、Gemma 等模型。
前端交互：提供 NextJS、Streamlit、VueJS、SvelteKit 等用户界面方案。

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