El marco del Agente RAG Controlable proporciona un enfoque modular para construir sistemas de Generación Aumentada por Recuperación. Permite configurar y encadenar componentes de recuperación, módulos de memoria y estrategias de generación. Los desarrolladores pueden conectar diferentes LLMs, bases de datos vectoriales y controladores de políticas para ajustar cómo se recuperan y procesan los documentos antes de generar. Construido en Python, incluye utilidades para indexar, consultar, rastrear el historial de conversación y flujos de control basados en acciones, lo que lo hace ideal para chatbots, asistentes de conocimiento y herramientas de investigación.