RAG para Ciberseguridad combina el poder de los modelos de lenguaje grandes con recuperación basada en vectores para transformar el acceso y análisis de información de ciberseguridad. Los usuarios comienzan cargando documentos como matrices MITRE ATT&CK, entradas CVE y avisos de seguridad. Luego, el marco genera incrustaciones para cada documento y las almacena en una base de datos vectorial. Cuando se realiza una consulta, RAG recupera los fragmentos más relevantes, los pasa al LLM y devuelve respuestas precisas y ricas en contexto. Este enfoque garantiza que las respuestas se basen en fuentes autorizadas, reduce las alucinaciones y mejora la precisión. Con pipelines de datos personalizables y soporte para múltiples proveedores de incrustaciones y LLM, los equipos pueden adaptar el sistema a sus necesidades únicas de inteligencia de amenazas.

Granite Retrieval Agent proporciona a los desarrolladores una plataforma flexible para construir agentes AI generativos aumentados por recuperación que combinan búsqueda semántica y grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden ingerir documentos de diversas fuentes, crear embeddings vectoriales y configurar índices de Azure Cognitive Search u otros almacenes vectoriales. Cuando llega una consulta, el agente recupera los pasajes más relevantes, construye ventanas de contexto y llama a las APIs de LLM para respuestas o resúmenes precisos. Soporta gestión de memoria, orquestación de cadenas de pensamiento y plugins personalizados para pre y post-procesamiento. Desplegable con Docker o directamente en Python, Granite Retrieval Agent acelera la creación de chatbots basados en conocimiento, asistentes empresariales y sistemas Q&A con menos alucinaciones y mayor precisión factual.