AgenticRAG proporciona una arquitectura modular para crear agentes autónomos que aprovechan la generación aumentada por recuperación (RAG). Ofrece componentes para indexar documentos en almacenes vectoriales, recuperar el contexto relevante y alimentarlo en LLMs para generar respuestas con conciencia del contexto. Los usuarios pueden integrar APIs y herramientas externas, configurar almacenes de memoria para rastrear el historial de conversaciones y definir flujos de trabajo personalizados para gestionar procesos de decisión en múltiples pasos. El marco soporta bases de datos vectoriales populares como Pinecone y FAISS, así como proveedores de LLM como OpenAI, permitiendo cambios sin fisuras o configuraciones multi-modelo. Con abstracciones integradas para ciclos de agente y gestión de herramientas, AgenticRAG simplifica el desarrollo de agentes capaces de FAQ en documentos, investigación automatizada y automatización basada en conocimiento, reduciendo el código repetitivo y acelerando el despliegue.

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.

Query-Bot integra la ingestión de documentos, segmentación de texto y embeddings vectoriales para construir un índice buscable a partir de PDFs, archivos de texto y documentos Word. Usando LangChain y GPT-3.5 Turbo de OpenAI, procesa las consultas del usuario recuperando pasajes relevantes y generando respuestas concisas. La interfaz basada en Streamlit permite a los usuarios cargar archivos, seguir el historial de conversaciones y ajustar configuraciones. Puede desplegarse localmente o en entornos en la nube, ofreciendo un marco extensible para agentes personalizados y bases de conocimientos.