2024-2025 rag的最佳实践，github的开源rag平台和agents平台，AI工作流平台！

2024年GitHub上十大最佳检索增强生成（RAG）框架，这些框架结合了检索系统和生成模型的优势，

能够提供更准确和上下文相关的响应。以下是这些框架的简要总结及其GitHub链接：

1. Haystack: 提供模块化架构，用于构建问题解答和搜索系统。

   - [GitHub链接](https://github.com/deepset-/haystack)

2. RAGFlow: 以简洁和效率为重点，提供预建组件和工作流。

   - [GitHub链接](https://github.com/infiniflow/ragflow)

3. Txtai: 提供语义搜索、语言模型工作流和文档处理工具。

   - [GitHub链接](https://github.com/neuml/txtai)

4. STORM: 由斯坦福大学开发，专注于研究和前沿技术。

   - [GitHub链接](https://github.com/stanford-oval/storm)

5. LLM-App: 提供动态RAG应用程序的模板和工具。

   - [GitHub链接](https://github.com/pathwaycom/llm-app)

6. Cognita: 提供统一的平台用于AI应用开发，强调MLOps原则。

   - [GitHub链接](https://github.com/truefoundry/cognita)

7. R2R: 专注于改进检索过程的RAG框架。

   - [GitHub链接](https://github.com/truefoundry/r2r)

8. Neurite: 强调开发者体验和快速原型开发。

   - [GitHub链接](https://github.com/satellitecomponent/Neurite)

9. FlashRAG: 由中国人民大学开发，专注于轻量级高效RAG框架。

   - [GitHub链接](https://github.com/RUC-NLPIR/FlashRAG)

10. Canopy: 由Pinecone公司开发，注重可扩展性和与其生态系统的集成。

    - [GitHub链接](https://github.com/pinecone-io/canopy)

这些框架为开发者提供了多样化的工具，帮助他们在AI应用程序的开发中实现更高的效率和创新。

2025年最热门的5个AI Agent开源项目，这些项目在GitHub上获得了最高的星级，涵盖了从开发平台到框架的一系列选择，帮助开发者构建更智能的应用程序。

1. langgenius/dify: 一个直观的LLM应用程序开发平台，结合了AI工作流、RAG管道和智能代理功能，帮助开发者快速构建基于大型语言模型的应用程序。

   - 项目地址：[langgenius/dify](https://github.com/langgenius/dify)

2. geekan/MetaGPT: 一个多代理框架，通过多个智能代理协作处理任务，提高软件开发的效率和可操作性。

   - 项目地址：[geekan/MetaGPT](https://github.com/geekan/MetaGPT)

3. langflow-ai/langflow: 专为RAG和多代理AI应用程序设计的低代码工具，支持与任何模型、API或数据库集成。

   - 项目地址：[langflow-ai/langflow](https://github.com/langflow-ai/langflow)

4. All-Hands-AI/OpenHands: 旨在简化AI应用程序创建的工具，通过简化开发过程，使AI应用程序的创建更加高效和直观。

   - 项目地址：[All-Hands-AI/OpenHands](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands)

5. microsoft/autogen: Microsoft推出的编程框架，支持代理AI的开发，提供灵活的开发环境和工具用于无代码GUI构建和代理性能评估。

   - 项目地址：[microsoft/autogen](https://github.com/microsoft/autogen)

这些项目为开发者提供了多样化的工具和平台，帮助他们在AI应用程序的开发中实现更高的效率和创新。