KoG Playground ist eine Open-Source-Plattform, die auf Browserbasis läuft und die Entwicklung von retrieval-gestützten Generierungsagenten (RAG) vereinfacht. Es verbindet sich mit beliebten Vektorspeichern wie Pinecone oder FAISS und ermöglicht es Nutzern, Textkorpora zu ingestieren, Einbettungen zu berechnen und Retrieval-Pipelines visuell zu konfigurieren. Die Schnittstelle bietet modulare Komponenten zur Definition von Prompt-Vorlagen, LLM-Backends (OpenAI, Hugging Face) und Chain-Handlern. Echtzeit-Logs zeigen Token-Nutzung und Latenzmetriken für jeden API-Aufruf, um Leistung und Kosten zu optimieren. Nutzer können Ähnlichkeitsschwellen, Re-Ranking-Algorithmen und Ergebnis-Fusionsstrategien unterwegs anpassen und ihre Konfiguration als Code-Snippets oder reproduzierbare Projekte exportieren. KoG Playground vereinfacht die Prototypenentwicklung für wissensbasierte Chatbots, semantische Suchanwendungen und benutzerdefinierte KI-Assistenten mit minimalem Programmieraufwand.

Der lokale RAG-Forscher Deepseek kombiniert die leistungsstarken Datei-Crawling- und Indexierungsfähigkeiten von Deepseek mit vektorbasierter semantischer Suche und lokaler LLM-Inferenz, um einen eigenständigen Retrieval-augmented-generation-(RAG)-Agenten zu erstellen. Benutzer konfigurieren ein Verzeichnis zur Indexierung verschiedener Dokumentformate – einschließlich PDF, Markdown, Text und mehr – wobei anpassbare Einbettungsmodelle via FAISS oder anderen Vektor-Speichern integriert werden. Anfragen werden über lokale Open-Source-Modelle (z. B. GPT4All, Llama) oder entfernte APIs verarbeitet, um prägnante Antworten oder Zusammenfassungen basierend auf den indexierten Inhalten zu liefern. Mit einer intuitiven CLI, anpassbaren Prompt-Vorlagen und Unterstützung für inkrementelle Updates stellt das Tool Datenschutz und offline-Zugriff für Forscher, Entwickler und Wissensarbeiter sicher.