El sistema RAG potenciado por LLM es un marco enfocado en desarrolladores para construir pipelines RAG. Proporciona módulos para incrustar colecciones de documentos, indexar vía FAISS, Pinecone o Weaviate, y recuperar contexto relevante en tiempo de ejecución. Utiliza wrappers de LangChain para orquestar llamadas a LLM, soporta plantillas de prompts, respuestas en streaming y adaptadores de múltiples vectores. Simplifica la implementación de extremo a extremo de RAG para bases de conocimiento, permitiendo personalización en cada etapa — desde la configuración del modelo de embedding hasta el diseño del prompt y el postprocesamiento de resultados.

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.