Deeptoai RAG系列教程

技术成熟度评估

参考统一评估矩阵,从功能完备度、工程质量与可运维性三大维度给出客观排名

评估方法

本评估以“能上线、可维护、可扩展”为原则,从功能完备度、工程质量、可运维性三大维度细分 12 个指标打分(0-5),并给出加权综合分与排名。

技术成熟度评估

评估维度与权重

大类权重子项说明
功能完备度45%解析/分块、Embedding、检索策略(ANN/Hybrid/Rerank)、生成增强(多查询/自纠正)、多模态是否覆盖关键能力与可替换性
工程质量35%代码结构、测试覆盖、类型/静态检查、配置分层、文档是否易读、易改、易测
可运维性20%部署脚本、监控日志、可观测性、权限/审计、扩展点是否能在生产稳定运行

权重向“生产可用”倾斜:功能再强,如果缺乏监控与权限控制,难以进入企业环境。

评分矩阵(0-5 分)

项目功能完备工程质量可运维性加权总分
onyx4.54.54.84.6
RAG-Anything4.74.04.24.4
LightRAG4.64.24.04.3
kotaemon4.24.04.14.1
SurfSense4.33.83.84.0
Self-Corrective-Agentic-RAG4.13.73.63.9
ragflow3.93.94.23.9
Verba3.83.83.83.8
UltraRAG3.63.63.53.6

说明:评分基于公开代码与文档可验证项,结合本项目组落地经验进行微调。

关键结论

  • onyx:以企业级需求为中心,工作流、权限、审计最完整,适合作为企业知识库基座。
  • RAG-Anything:多模态解析与检索能力领先,适合财报/技术手册等图表密集型场景。
  • LightRAG:能力最全面,图谱/向量/多后端,适合通用与扩展型需求;工程质量优良。
  • kotaemon:最易运营的 UI 平台,适合产品化与运营团队协作。
  • SurfSense/CRAG:研究导向,适合探索混合检索、自纠正与代理链路。

典型短板与改进建议

  • 文档解析:对复杂 PDF/表格/公式处理薄弱 → 引入 RAG-Anything 的解析链路或 ColPali。
  • 监控与告警:多数项目仅有基本日志 → 接入 Prometheus + OpenTelemetry。
  • 权限隔离:除 onyx 外实现不一 → 落地 RBAC + 命名空间策略。

选型提示

  • 企业内网/合规优先 → onyx
  • 多模态文档场景 → RAG-Anything
  • 通用与二开友好 → LightRAG
  • 快速上线 + 可视化运营 → kotaemon

更多实现细节请参考「Pipeline 节点深度剖析」。