En su núcleo, RAG avanzado proporciona a los desarrolladores una arquitectura modular para implementar flujos de trabajo RAG. El marco cuenta con componentes intercambiables para ingestión de documentos, estrategias de fragmentación, generación de incrustaciones, persistencia de almacenamiento vectorial y invocación de LLMs. Esta modularidad permite a los usuarios mezclar y combinar backend de incrustaciones (OpenAI, HuggingFace, etc.) y bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG avanzado también incluye utilidades para procesamiento por lotes, capas de caché y scripts de evaluación de métricas de precisión/recuerdo. Al abstraer patrones comunes de RAG, reduce el código repetitivo y acelera la experimentación, siendo ideal para chatbots basados en conocimiento, búsqueda empresarial y resumidos dinámicos sobre grandes corpora de documentos.

Advanced_RAG ofrece un pipeline modular para tareas de generación aumentada por recuperación, incluyendo cargadores de documentos, constructores de índices vectoriales y gestores de cadenas. Los usuarios pueden configurar diferentes bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone), personalizar las estrategias del recuperador (búsqueda por similitud, búsqueda híbrida), e integrar cualquier LLM para generar respuestas contextuales. También soporta métricas de evaluación y registro para ajuste de rendimiento, y está diseñado para escalabilidad y extensibilidad en entornos de producción.

MARFT es un LLM basado en Python que permite experimentos reproducibles y prototipado rápido de sistemas de IA colaborativos.

Nonfinito.xyz es una plataforma diseñada para facilitar la comparación y evaluación de modelos multimodales. Proporciona a los usuarios herramientas integrales para realizar y compartir evaluaciones, y va más allá de los modelos de lenguaje tradicionales (LLMs) para incluir varios modelos multimodales. Esto ayuda a obtener información más profunda y mejorar el rendimiento aprovechando una amplia gama de parámetros y métricas. Nonfinito busca simplificar el proceso de evaluación y hacerlo accesible para investigadores, desarrolladores y científicos de datos que buscan optimizar sus modelos.