Au cœur, RAG avancé fournit aux développeurs une architecture modulaire pour implémenter des workflows RAG. Le framework dispose de composants interchangeables pour l’ingestion de documents, les stratégies de segmentation, la génération d’embeddings, la persistance du magasin vectoriel et l’invocation de LLM. Cette modularité permet aux utilisateurs de mélanger et assortir des backends d’embedding (OpenAI, HuggingFace, etc.) et des bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG avancé inclut également des utilitaires de batch, des caches et des scripts d’évaluation pour les mesures de précision/rappel. En abstraisant les modèles RAG courants, il réduit la quantité de code répétitif et accélère l’expérimentation, le rendant idéal pour les chatbots basés sur la connaissance, la recherche d'entreprise et la synthèse dynamique de grands corpus.

SmartRAG est une bibliothèque Python modulaire conçue pour les workflows de génération augmentée par récupération (RAG) avec de grands modèles de langage. Elle combine l'ingestion de documents, l'indexation vectorielle et des API LLM de pointe pour fournir des réponses précises et riches en contexte. Les utilisateurs peuvent importer des PDFs, des fichiers texte ou des pages web, les indexer en utilisant des magasins vectoriels populaires comme FAISS ou Chroma, et définir des modèles de prompts personnalisés. SmartRAG orchestre la récupération, la composition des prompts et l'inférence LLM, renvoyant des réponses cohérentes basées sur les documents sources. En abstraisant la complexité des pipelines RAG, il accélère le développement de systèmes de questions-réponses, de chatbots et d'assistants de recherche. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs, échanger les fournisseurs LLM et affiner les stratégies de récupération pour s'adapter à des domaines de connaissance spécifiques.