Das Controllable RAG Agent-Framework bietet einen modularen Ansatz zum Aufbau von Retrieval-Augmented Generation-Systemen. Es ermöglicht die Konfiguration und Verkettung von Abrufkomponenten, Speichermodulen und Generierungsstrategien. Entwickler können verschiedene LLMs, Vektordatenbanken und Richtliniencontroller anpassen, um zu steuern, wie Dokumente vor der Generierung abgerufen und verarbeitet werden. Basierend auf Python umfasst es Dienstprogramme für Indexierung, Abfragen, Verfolgung der Gesprächshistorie und kontrollierte Ablaufsteuerung, was es ideal für Chatbots, Wissensassistenten und Forschungstools macht.

AgenticRAG bietet eine modulare Architektur zur Erstellung autonomer Agenten, die retrieval-augmented Generation (RAG) nutzen. Es enthält Komponenten zum Indexieren von Dokumenten in Vektorspeichern, zum Abrufen relevanten Kontexts und zum Einfüttern in LLMs, um kontextbewusste Antworten zu generieren. Nutzer können externe APIs und Tools integrieren, Speicher zum Verfolgen des Gesprächsverlaufs konfigurieren und maßgeschneiderte Workflows definieren, um mehrstufige Entscheidungsprozesse zu steuern. Das Framework unterstützt beliebte Vektordatenbanken wie Pinecone und FAISS sowie LLM-Anbieter wie OpenAI, was einen nahtlosen Wechsel oder Multi-Modell-Konfigurationen ermöglicht. Mit eingebauten Abstraktionen für Agentenschleifen und Tool-Management vereinfacht AgenticRAG die Entwicklung von Agenten für Aufgaben wie Dokumenten-FAQ, automatische Forschung und wissensbasierte Automatisierung, wodurch Boilerplate-Code reduziert und die Einsatzzeit verkürzt wird.

RAG für Cybersicherheit kombiniert die Leistung großer Sprachmodelle mit vektorbasierter Suche, um den Zugriff auf und die Analyse von Cybersicherheitsinformationen zu revolutionieren. Nutzer beginnen damit, Dokumente wie MITRE ATT&CK-Matrizen, CVE-Einträge und Sicherheitswarnungen aufzunehmen. Das Framework erstellt dann Einbettungen für jedes Dokument und speichert diese in einer Vektordatenbank. Wenn eine Abfrage eingereicht wird, ruft RAG die relevantesten Dokumentabschnitte ab, leitet sie an das LLM weiter und gibt präzise, kontextreiche Antworten zurück. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Antworten auf autoritativen Quellen basieren, Halluzinationen reduziert werden und die Genauigkeit steigt. Mit anpassbaren Datenpipelines und Unterstützung für mehrere Einbettungs- und LLM-Anbieter können Teams das System auf ihre einzigartigen Bedrohungsinformationen abstimmen.

Multi-Agent-RAG bietet einen modularen Rahmen für den Aufbau von auf Abruf basierenden Generierungsanwendungen (RAG), indem mehrere spezialisierte KI-Agenten orchestriert werden. Entwickler konfigurieren einzelne Agenten: Ein Abruf-Agent verbindet sich mit Vektor-Speichern, um relevante Dokumente abzurufen; ein Schlussfolgerungs-Agent führt Chain-of-Thought-Analysen durch; und ein Generierungs-Agent synthetisiert die endgültigen Antworten mithilfe großer Sprachmodelle. Das Framework unterstützt Plugin-Erweiterungen, konfigurierbare Prompts und umfassende Protokollierung, um eine nahtlose Integration mit beliebten LLM-APIs und Vektor-Datenbanken zu ermöglichen, um RAG-Genauigkeit, Skalierbarkeit und Entwicklungseffizienz zu verbessern.

SmartRAG ist eine modulare Python-Bibliothek für retrieval-augmentierte Generations-Workflows mit großen Sprachmodellen. Es kombiniert Dokumentenaufnahme, Vektorindexierung und hochmoderne LLM-APIs, um präzise, kontextreiche Antworten zu liefern. Nutzer können PDFs, Textdateien oder Webseiten importieren, sie mit beliebten Vektorspeichern wie FAISS oder Chroma indexieren und benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren. SmartRAG steuert die Abfrage, die Zusammenstellung der Prompts und die LLM-Inferenz und liefert kohärente Antworten, die auf Quell-Dokumenten basieren. Durch die Abstraktion der Komplexität von RAG-Pipelines beschleunigt es die Entwicklung von Wissensdatenbank-Frage-und-Antwort-Systemen, Chatbots und Forschungsassistenten. Entwickler können Verbindungen erweitern, LLM-Anbieter austauschen und Retrieval-Strategien an spezifische Wissensdomänen anpassen.

rag-services ist eine erweiterbare Plattform, die RAG-Pipelines in diskrete Mikroservices unterteilt. Es bietet einen Dokumentenspeicher-Service, einen Vektorindex-Service, einen Einbettungsdienst, mehrere LLM-Inferenzdienste und einen Orchestrator, der Arbeitsabläufe koordiniert. Jedes Modul stellt REST-APIs bereit, sodass Sie Datenbanken und Modellanbieter kombinieren können. Mit Unterstützung für Docker und Docker Compose können Sie es lokal oder in Kubernetes-Clustern bereitstellen. Das Framework ermöglicht skalierbare, fehlertolerante RAG-Lösungen für Chatbots, Wissensbasen und automatisierte Dokumenten-Q&A.

Der RAG-basierte intelligente Konversations-KI-Agent kombiniert eine vektorbasierte Speicherabfrageschicht mit Google’s Gemini LLM via LangChain, um kontextreiche, konversationelle Wissensextraktion zu ermöglichen. Nutzer inserieren und indexieren Dokumente—PDFs, Webseiten oder Datenbanken—in eine Vektor-Datenbank. Bei einer Anfrage ruft der Agent die relevantesten Passagen ab, speist sie in eine Eingabeschablone ein und generiert prägnante, genaue Antworten. Modulare Komponenten erlauben die Anpassung von Datenquellen, Vektorspeichern, Prompt-Engineering und LLM-Backends. Dieses Open-Source-Framework vereinfacht die Entwicklung domänenspezifischer Q&A-Bots, Wissens-Explorer und Forschungsassistenten und liefert skalierbare, Echtzeit-Einblicke aus großen Dokumentensammlungen.

Advanced_RAG bietet eine modulare Pipeline für retrieval-augmented-generation-Aufgaben, einschließlich Dokumenten-Loader, Vektorindex-Builder und Chain-Manager. Nutzer können verschiedene Vektor-Datenbanken (FAISS, Pinecone) konfigurieren, Retriever-Strategien anpassen (Ähnlichkeitssuche, Hybrid-Suche) und beliebige LLMs integrieren, um kontextbezogene Antworten zu generieren. Es unterstützt zudem Bewertungsmetriken und Protokollierung zur Leistungsoptimierung und ist für Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit in Produktionsumgebungen konzipiert.

Financial Agentic RAG kombiniert Dokumentenaufnahme, embedding-basierte Suche und GPT-gestützte Generierung, um einen interaktiven Finanzanalyse-Assistenten bereitzustellen. Die Pipelines des Agents balancieren Suche und generative KI: PDFs, Tabellenkalkulationen und Berichte werden vektorisiert, was eine kontextbezogene Abfrage relevanter Inhalte ermöglicht. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, sucht das System die passendsten Segmente heraus und konditioniert das Sprachmodell, um präzise, knappe Finanzinformationen zu erzeugen. Lokal oder in der Cloud bereitstellbar, unterstützt es benutzerdefinierte Datenanbieter, Prompt-Vorlagen und Vektorstores wie Pinecone oder FAISS.

RagFormation bietet eine End-to-End-Lösung für die Implementierung von retrieval-augmented generation-Workflows. Die Plattform nimmt verschiedene Datentypen auf, einschließlich Dokumente, Webseiten und Datenbanken, und extrahiert Embeddings unter Verwendung beliebter LLMs. Sie verbindet sich nahtlos mit Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate oder Qdrant, um kontextuell relevante Informationen zu speichern und abzurufen. Benutzer können benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen definieren, Gesprächsabläufe konfigurieren und interaktive Chat-Interfaces oder RESTful-APIs für Echtzeit-Fragen beantworten einsetzen. Mit integrierter Überwachung, Zugriffskontrollen und Unterstützung für mehrere LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) ermöglicht RagFormation Teams, Wissensbasierte KI-Anwendungen schnell zu prototypisieren, iterieren und in großem Maßstab zu betreiben, wobei Entwicklungsaufwand minimiert wird. Das Low-Code SDK und die umfassende Dokumentation beschleunigen die Integration in bestehende Systeme, sorgen für nahtlose Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und verkürzen die Markteinführungszeit.

RagBits ist ein schlüsselfertiges RAG-Framework, das für Unternehmen entwickelt wurde, um Erkenntnisse aus proprietären Daten zu gewinnen. Es verarbeitet die Dokumentenaufnahme in verschiedenen Formaten (PDF, DOCX, HTML), generiert automatisch Vektor-Einbettungen und indiziert diese in beliebten Vektorspeichern. Über eine RESTful API oder Web-Benutzeroberfläche können Nutzer natürliche Sprachabfragen stellen und präzise, kontextbezogene Antworten erhalten, die von modernsten LLMs unterstützt werden. Die Plattform bietet auch Anpassungsmöglichkeiten für Einbettungsmodelle, Zugriffssteuerung, Analytik-Dashboards und einfache Integration in bestehende Arbeitsprozesse, ideal für Wissensmanagement, Support und Forschungsanwendungen.

Cognita bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von RAG-Anwendungen: Dokumente aufnehmen und indexieren, aus OpenAI, TrueFoundry oder Drittanbieter-Einbettungen wählen und Abriefpipelines per YAML oder Python DSL konfigurieren. Das integrierte Frontend-UI ermöglicht es, Anfragen zu testen, Retrieval-Parameter anzupassen und die Vektoraüähnlichkeit zu visualisieren. Nach der Validierung bietet Cognita Deployment-Vorlagen für Kubernetes und serverlose Umgebungen, sodass Sie skalierbare, wissensbasierte KI-Assistenten in der Produktion mit Überwachung und Sicherheit bereitstellen können.

Catalyst von Raga ist eine SaaS-Plattform, die die Erstellung und den Betrieb KI-gestützter Agenten in Unternehmen vereinfacht. Benutzer können Daten aus Datenbanken, CRMs und Cloud-Speichern in Vektor-Communities einbringen, Speicherrichtlinien konfigurieren und mehrere LLMs orchestrieren, um komplexe Anfragen zu beantworten. Der visuelle Builder ermöglicht Drag-and-Drop-Workflows, Tool- und API-Integrationen sowie Echtzeit-Analysen. Nach der Konfiguration können Agenten als Chat-Schnittstellen, APIs oder eingebettete Widgets bereitgestellt werden, mit rollenbasiertem Zugriff, Audit-Logs und Skalierbarkeit für den produktiven Einsatz.

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.

RAGFlow ist eine leistungsstarke Open-Source-RAG-Engine (Retrieval-Augmented Generation), die die Entwicklung und den Einsatz von KI-Agenten vereinfacht. Es kombiniert tiefes Dokumentenverständnis mit Vektor-Ähnlichkeitssuche, um unstrukturierte Daten aus PDFs, Webseiten und Datenbanken in benutzerdefinierte Wissensdatenbanken zu ingestieren, vorzubereiten und zu indexieren. Entwickler können die Python-SDK oder REST-API nutzen, um relevanten Kontext abzurufen und genaue Antworten mit jedem LLM-Modell zu generieren. RAGFlow unterstützt den Aufbau vielfältiger Workflows wie Chatbots, Dokumentenzusammenfassungen und Text2SQL-Generatoren, was Automatisierungen im Kundenservice, in der Forschung und bei Berichten ermöglicht. Seine modulare Architektur und Erweiterungspunkte erlauben eine nahtlose Integration in bestehende Pipelines, gewährleisten Skalierbarkeit und minimieren Halluzinationen in KI-gestützten Anwendungen.

ragChatbot ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung von Retrieval-Augmented Generation-Chatbots vereinfacht. Es integriert LangChain-Pipelines mit OpenAI oder anderen LLM-APIs zur Verarbeitung von Anfragen gegen benutzerdefinierte Dokumentkorpora. Benutzer können Dateien in verschiedenen Formaten (PDF, DOCX, TXT) hochladen, automatisch Text extrahieren und Embeddings mit gängigen Modellen erstellen. Das Framework unterstützt mehrere Vektorspeicher wie FAISS, Chroma und Pinecone für effiziente Ähnlichkeitssuche. Es verfügt über eine konversationelle Speicher-Schicht für Mehrfach-Interaktionen und eine modulare Architektur zur Anpassung von Prompt-Vorlagen und Retrieval-Strategien. Mit einer einfachen CLI oder Web-Oberfläche können Sie Daten integrieren, Suchparameter konfigurieren und einen Chat-Server starten, um Nutzerfragen kontextbezogen und genau zu beantworten.

Trainieren und teilen Sie Wissensdatenbanken einfach, indem Sie PDFs, URLs und Texte in intelligente Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Chatbots umwandeln. Binden Sie diese Chatbots überall mit einem iFrame ein. Diese benutzerfreundliche Plattform ermöglicht eine nahtlose Integration und Informationsweitergabe, was sie ideal zur Verbesserung des Kundensupports, zur Erstellung von Bildungstools oder zur Optimierung von Geschäftsprozessen macht.

RagHost vereinfacht die Entwicklung AI-gestützter interner Tools mithilfe der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technologie. Benutzer können Dokumente oder Texte einbetten und Fragen über eine einzige API stellen. In nur wenigen Minuten ermöglicht RagHost den Aufbau effizienter interner Suchtools oder kundenorientierter Anwendungen und reduziert drastisch den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung komplexer AI-Tools.

Ragie ist eine robuste RAG-as-a-Service-Plattform für Entwickler, die das Erstellen von KI-Anwendungen vereinfacht, die mit verschiedenen Datenquellen verbunden sind. Es bietet einfache APIs für die Datenindizierung und -abruf sowie Connectoren für Anwendungen wie Google Drive und Notion. Entwickler können sich darauf konzentrieren, intelligente Anwendungen zu erstellen, ohne sich mit den Komplexitäten von Infrastruktur und Datenmanagement befassen zu müssen. Die Plattform ist darauf ausgelegt, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen, sodass Teams hochwertige Anwendungen schneller als je zuvor bereitstellen können.

LangSaaS ist eine hochmoderne No-Code-Vorlage zur Entwicklung von AI-gestützten Chat-Anwendungen. Durch die Nutzung der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technologie können Benutzer personalisierte Chatbots erstellen, die mit Benutzern bedeutungsvolle Dialoge führen können. Dieses Tool integriert sich nahtlos in verschiedene Datenquellen und ermöglicht eine schnelle Bereitstellung von Dokumenten-Chat-Lösungen. Egal, ob Sie Unternehmer, Pädagoge oder Geschäftsexperte sind, LangSaaS vereinfacht den Prozess der Erstellung intelligenter Chat-Lösungen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind, und macht es accessible für jeden, unabhängig von technischem Hintergrund.