cpp-langchain implémente les fonctionnalités principales de l'écosystème LangChain en C++. Les développeurs peuvent envelopper les appels aux grands modèles de langage, définir des modèles d'invites, assembler des chaînes et orchestrer des agents qui appellent des outils ou des API externes. Il comprend des modules de mémoire pour maintenir l'état conversationnel, le support pour les embeddings pour la recherche de similarité et des intégrations avec des bases de données vectorielles. La conception modulaire permet de personnaliser chaque composant — clients LLM, stratégies d'invites, backends de mémoire et toolkits — pour répondre à des cas d'usage spécifiques. En offrant une bibliothèque uniquement en en-tête et une compatibilité CMake, cpp-langchain simplifie la compilation d'applications AI natives sur Windows, Linux et macOS sans nécessiter d'environnement Python.

RAGApp est conçu pour simplifier toute la pipeline RAG en fournissant des intégrations clés en main avec des bases de données vectorielles populaires (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) et de grands modèles de langage (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Il inclut des outils d'ingestion de données pour convertir des documents en embeddings, des mécanismes de récupération contextuelle pour une sélection précise des connaissances, et un UI de chat intégré ou un serveur API REST pour le déploiement. Les développeurs peuvent facilement étendre ou remplacer n'importe quel composant — ajouter des préprocesseurs personnalisés, intégrer des API externes en tant qu'outils, ou changer de fournisseur de LLM — tout en utilisant Docker et les outils CLI pour un prototypage rapide et le déploiement en production.