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.

Das Repository bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und Referenzimplementierung für die Erstellung eines ReAct-basierten KI-Agenten, der DeepSeek für hochdimensionale Vektorrückgewinnung nutzt. Es behandelt die Einrichtung der Umgebung, die Installation von Abhängigkeiten und die Konfiguration der Vektorspeicher für benutzerdefinierte Daten. Der Agent verwendet das ReAct-Muster, um reasoning-Spuren mit externen Wissenssuchen zu kombinieren, was zu transparenter und erklärbarer Antwortausgabe führt. Nutzer können das System erweitern, indem sie zusätzliche Dokumenten-Loader integrieren, Prompt-Vorlagen feinabstimmen oder Vektordatenbanken austauschen. Dieses flexible Framework ermöglicht Entwicklern und Forschern die schnelle Entwicklung leistungsstarker konversationaler Agenten, die reasoning, retrieval und Interaktion nahtlos mit verschiedenen Wissensquellen in wenigen Zeilen Python-Code realisieren.