Agent Index
Anwendungsfall

Agent-Frameworks für RAG

Du willst PDFs, Docs oder eine Wissensbasis mit einem LLM durchsuchbar machen — mit Zitaten, Nachvollziehbarkeit und Selbst-Hosting.

Warum das relevant ist

Retrieval-Augmented Generation ist der pragmatischste Weg, LLMs zuverlässig auf eigene Daten anzuwenden. Ein gutes RAG-Framework verbindet Vektorsuche, Chunking, Re-Ranking und Antwortsynthese in einem Rutsch.

Top 6 Frameworks für diesen Use-Case

Bewertet nach AGI Readiness Score (Autonomie · Multimodalität · Production).

  1. 01

    LangChain

    19AGI

    Composable building blocks for LLM apps and agents.

    General-purpose agent and RAG apps

    Details 144,072 ★MITKurator-Pick
  2. 02

    Haystack

    18AGI

    deepset's pipeline framework for search and agents.

    Search-heavy agent apps

    Details 26,188 ★Apache-2.0Kurator-Pick
  3. 03

    LangGraph

    18AGI

    Stateful Agenten als Graph-Workflows

    Produktions-Workloads, bei denen Determinismus zählt.

    Details 39,516 ★MITKurator-Pick
  4. 04

    Mastra

    4AGI

    TypeScript framework for agents, RAG and workflows.

    TypeScript agent stacks

    Details 27,134 ★Elastic-2.0
  5. 05

    SuperAGI

    3AGI

    Dev-first autonomous agent framework.

    Autonomous agent prototypes

    Details 17,654 ★MIT
  6. 06

    LlamaIndex Agents

    3AGI

    Daten-zentrierte Agenten für RAG

    RAG-getriebene Agenten über große Wissensbasen.

    Details 51,568 ★MIT
Minimal-Snippet
# Pseudocode
question = "How does our refund policy work?"
docs = vector_store.similarity_search(question, k=5)
answer = llm.generate(prompt=RAG_TEMPLATE.format(docs=docs, q=question))
print(answer, citations=[d.source for d in docs])

Passt gut dazu

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