附录 B：工具与技术生态

本附录汇集上下文工程领域的常用工具、框架、数据集与测评基准。

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开发框架

编排与构建

LangChain

简介：最流行的 LLM 应用开发框架之一，提供全面的 RAG 支持。

特点：

• 丰富的组件和集成

• 活跃的社区

• 详细的文档

官网：https://langchain.com

LlamaIndex

简介：专注于数据索引和检索的 LLM 框架。

特点：

• 多种索引结构

• 灵活的检索策略

• 支持 Graph RAG

官网：https://llamaindex.ai

Haystack

简介：端到端 NLP 框架，支持构建完整的 RAG 管道。

特点：

• 生产级就绪

• 可视化管道编辑

• 评估工具集成

官网：https://haystack.deepset.ai

智能体框架

LangGraph

简介：LangChain 体系下基于图的有状态多智能体编排框架。

特点：

• 精细的循环控制

• 强大的状态持久化能力

AutoGen

简介：微软推出的多智能体对话框架。

特点：

• 强大的代码执行能力

• 灵活的群聊模式

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向量数据库

Pinecone

类型：全托管云服务

特点：开箱即用、免运维、快速启动

Weaviate

类型：开源/云服务

特点：功能丰富、GraphQL API、支持混合搜索

Milvus

类型：开源

特点：高性能、可扩展、适合大规模部署

Qdrant

类型：开源

特点：Rust 实现、高性能、轻量级

Chroma

类型：开源

特点：嵌入式、简单易用、适合原型开发

PostgreSQL (pgvector)

类型：开源扩展

特点：与现有 PG 基础设施集成、生态成熟

Oracle Database 23ai

类型：商业/云服务

特点：原生 AI 向量搜索、企业级安全与高可用

MySQL (8.0+ / HeatWave)

类型：开源/云服务

特点：全球最流行的开源数据库原生支持向量

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嵌入模型

商业服务

服务	模型	特点
OpenAI	text-embedding-3	质量高、易集成
Cohere	Embed v3	多语言、长上下文
Google	Vertex Embeddings	多模态支持

开源模型

模型	维度	特点
BGE 系列	1024	中文优秀、多语言
E5 系列	1024	指令式嵌入
sentence-transformers	变化	丰富选择

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评估与基准

评估工具

RAGAS

简介：评估 RAG 系统质量的自动化框架。

指标：忠实度 (Faithfulness)、答案相关性 (Answer Relevancy)、上下文召回率 (Context Recall)。

TruLens

简介：RAG 应用的监控和评估平台，提供 RAG 三元组 (Triad) 可视化。

DeepEval

简介：LLM 应用的评估框架。

性能基准测试

• Needle In A Haystack: 长上下文召回能力的标准测试套件。

• Massive Text Embedding Benchmark (MTEB): 文本嵌入模型的权威排行榜。

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公共数据集

RAG 训练与测试

• MS MARCO: 微软的大规模阅读理解数据集，检索任务的黄金标准。

• HotpotQA: 多跳推理问答数据集，用于测试复杂 RAG 能力。

长上下文

• LongBench: 多任务长文本理解基准（包含了摘要、QA、代码补全）。

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可观测性

LangSmith

LangChain 配套的追踪和监控平台。

Weights & Biases

机器学习实验跟踪，支持 LLM 应用。

Arize

模型监控和可观测性平台。

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MCP 相关

MCP SDK

官方提供的 MCP 协议开发工具包。

预构建 MCP 服务

• 文件系统服务

• 数据库服务

• 网页爬取服务

• 各种 API 集成

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选型建议

场景	推荐选择
快速原型	LangChain + Chroma
生产部署	LlamaIndex/LangChain + Pinecone/Milvus
企业集成	融合数据库 (Oracle/PG/MySQL)
研究实验	开源模型 + 开源数据库