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三款顶级开源RAG (检索增强生成)工具：Verba、Unstructured 和 Neum

概述
随着企业对话式数据处理需求的提升，面临的挑战是数据隐私性和缺乏企业级解决方案。虽然类似LangChain能在短时间内构建RAG应用，但忽视了文档解析、多来源数据ETL、批量处理、访问控制等问题。此文评估了三款开源RAG工具的潜力，专为生产环境设计。

Verba：理想的RAG选择

• Weaviate提供的Verba项目强调易用性，是RAG应用而非框架。
• 提供与多种嵌入模块的集成，如GPT3/4和Cohere。
• 支持PDF和纯文本等多种文件格式的解析。
• 提供快速入门和Docker部署选项。

Unstructured：专注数据ETL的RAG框架

• 专注于统一和转换不同数据格式以适配向量数据库和LLM框架。
• 提供多种文件类型支持和20多种数据源。
• 基于文档模型的元素转换和优化。

快速开始指南：

• 使用pip安装客户端。
• 注册API密钥或使用Docker自主托管API。

Neum：管道式的RAG框架

• Meruem新推出的RAG平台强调源、连接器和终点等清晰定义。
• 关注大规模数据摄取问题，支持语义分块（LLM定义的分块策略）。
• 提供无代码管线构建器，并有清晰语法的Pipeline配置。

快速开始指南：

• 安装neumai后，按照指南创建第一个Pipeline。
• 预期未来会增加Docker支持和更完善的文档。

展望

• Verba、Unstructured和Neum可结合使用，构建接近完整的生产就绪型RAG应用。
• 相关工具的交叉整合将驱动开源RAG工具的持续发展。

小结

开源社区正在积极推进RAG工具的发展，提供企业级的数据处理解决方案。不论是Verba提供的用户界面，还是Unstructured和Neum的文档处理与管线代码，都预示了RAG技术的光明未来。