KoG Playground es una plataforma de código abierto basada en navegador, diseñada para simplificar el desarrollo de agentes de generación aumentada por recuperación (RAG). Se conecta a almacenes vectoriales populares como Pinecone o FAISS, permitiendo a los usuarios ingerir corpus de texto, calcular embeddings y configurar visualmente pipelines de recuperación. La interfaz ofrece componentes modulares para definir plantillas de prompts, backends LLM (OpenAI, Hugging Face) y manejadores de cadenas. Los logs en tiempo real muestran el uso de tokens y métricas de latencia para cada llamada API, ayudando a optimizar rendimiento y costos. Los usuarios pueden ajustar en vivo los umbrales de similitud, algoritmos de re-ranking y estrategias de fusión de resultados, y exportar su configuración como fragmentos de código o proyectos reproducibles. KoG Playground facilita el prototipado para chatbots basados en conocimientos, aplicaciones de búsqueda semántica y asistentes de IA personalizados con poca programación.

El investigador local de RAG Deepseek combina las capacidades potentes de rastreo y indexación de archivos de Deepseek con búsqueda semántica basada en vectores e inferencia de LLMs locales, creando un agente autónomo de generación con recuperación complementaria (RAG). Los usuarios configuran un directorio para indexar varios formatos de documentos, incluyendo PDF, Markdown, texto y más, mientras modelos de embedding personalizables se integran vía FAISS u otros almacenes vectoriales. Las consultas se procesan a través de modelos open source locales (por ejemplo, GPT4All, Llama) o APIs remotas, devolviendo respuestas concisas o resúmenes basados en contenido indexado. Con una interfaz CLI intuitiva, plantillas de indicación personalizables y soporte para actualizaciones incrementales, la herramienta asegura privacidad de datos y accesibilidad offline para investigadores, desarrolladores y trabajadores del conocimiento.