Retrieval-Augmented Generation（RAG）の実装フレームワークを巡る議論が開発者コミュニティで活発化しており、多くの経験豊富な実務者が LangChain のような人気ソリューションよりも、よりシンプルなフレームワークに依存しないアプローチを提唱しています。
フレームワーク依存への反論
開発者コミュニティから強く出ている意見として、 LangChain は RAG の実装をより容易にした一方で、長期的な開発において不必要な複雑さを生み出している可能性があるということです。開発者たちは、 FastAPI 、 numpy 、 redis などの基本的なツールを使用した、よりシンプルで直接的なアプローチを推奨しています。
LangChain をベースに学ぶことは強く推奨しません。抽象化の地獄であり、何か異なることをしようとした瞬間に数千時間のエンジニアリング時間を無駄にすることになります。RAG は実際にはとてもシンプルなものです。ただし、この分野にはベンチャーキャピタルのお金が多すぎて、複雑さを売りにする人々が多すぎるのです。
人気のある代替RAG実装スタック：
- FastAPI
- numpy
- redis/pgVector
- Postgres （スケーリング用）
フレームワークの成熟度と安定性への懸念
一部の開発者は LangChain の安定性が最近数ヶ月で改善されたと報告していますが、依存関係の管理や抽象化の複雑さに関する懸念は依然として存在します。フレームワークの急速な進化により、ドキュメントに複数の実装方法が示されており、ベストプラクティスに関する混乱を引き起こしています。ただし、 LangChain のチームは特にパッケージバージョンの競合に関するこれらの問題に積極的に取り組んでいます。
主要な RAG 実装における課題：
- PDF文書処理（目次、ヘッダー、フッター）
- 異言語間の意味理解
- リポジトリ構造の取り扱い
- バージョン進化の管理
- 依存関係の競合
注目を集める代替アプローチ
開発者たちは、ローカルのオープンモデルや軽量フレームワークを推奨する中で、代替実装を模索しています。 txtai やベーシックな技術スタックを使用したカスタム実装が、そのシンプルさと柔軟性により注目を集めています。この変化は、より制御可能で保守しやすい RAG ソリューションへの広範な動きを反映しています。
RAG 実装における専門的な課題
フレームワークの議論を超えて、開発者たちは RAG 実装における特定の技術的課題、特に PDF ドキュメントやコードリポジトリの処理に苦心しています。目次の除外、ヘッダー/フッターの管理、引用のためのページ番号の維持などの問題が一般的な課題として浮上しており、 OCR 、ビジョンモデル、カスタムヒューリスティクスを組み合わせたさまざまなコミュニティ主導のソリューションが生まれています。
この議論は、 LangChain のようなフレームワークが迅速なプロトタイピングや学習において重要な役割を果たす一方で、本番環境での RAG 実装では、抽象化レイヤーよりもシンプルさと保守性を重視した、よりライトウェイトなカスタマイズアプローチが有益である可能性があるという認識が高まっていることを示しています。