Rags proporciona una pipeline modular para construir aplicaciones generativas aumentadas por recuperación. Se integra con tiendas vectoriales populares (p. ej., FAISS, Pinecone), ofrece plantillas de prompts configurables e incluye módulos de memoria para mantener el contexto conversacional. Los desarrolladores pueden cambiar entre proveedores LLM como Llama-2, GPT-4 y Claude2 mediante una API unificada. Rags soporta respuestas en streaming, preprocesamiento personalizado y hooks de evaluación. Su diseño extensible permite una integración sin problemas en servicios de producción, permitiendo la ingestión automática de documentos, búsqueda semántica y tareas de generación a gran escala para chatbots, asistentes de conocimiento y resumen de documentos.

El Dynamic Multi-Agent RAG Pathway ofrece una arquitectura modular donde cada agente maneja tareas específicas — como recuperación de documentos, búsqueda vectorial, resumen de contexto o generación — mientras un orquestador central enruta dinámicamente entradas y salidas entre ellos. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, ensamblar pipelines mediante archivos de configuración sencillos y aprovechar soporte integrado para registro, monitoreo y plugins. Este marco acelera el desarrollo de soluciones RAG complejas, permitiendo la descomposición adaptativa de tareas y el procesamiento paralelo para mejorar el rendimiento y la precisión.

Graph_RAG es un marco basado en Python diseñado para construir y consultar grafos de conocimiento para generación aumentada por recuperación (RAG). Soporta la ingestión de documentos no estructurados, la extracción automática de entidades y relaciones usando LLMs o herramientas NLP, y el almacenamiento en bases de datos gráficas como Neo4j. Con Graph_RAG, los desarrolladores pueden construir grafos de conocimiento conectados, ejecutar consultas semánticas para identificar nodos y caminos relevantes, y alimentar los contextos recuperados en prompts de LLM. El marco proporciona pipelines modulares, componentes configurables y ejemplos de integración para facilitar aplicaciones de extremo a extremo RAG, mejorando la precisión de respuestas e interpretabilidad mediante la representación estructurada del conocimiento.