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.

Pebbling AI est une infrastructure mémoire dédiée conçue pour améliorer les capacités des agents IA. En proposant des intégrations de stockage vectoriel, un support pour la génération augmentée par récupération et des politiques de gestion de mémoire personnalisables, elle garantit une gestion efficace du contexte à long terme. Les développeurs peuvent définir des schémas de mémoire, construire des graphes de connaissances et définir des politiques de rétention pour optimiser l’utilisation des jetons et la pertinence. Avec des tableaux de bord analytiques, les équipes surveillent la performance de la mémoire et l’engagement des utilisateurs. La plateforme supporte la coordination multi-agent, permettant à des agents séparés de partager et accéder à des connaissances communes. Que ce soit pour construire des chatbots conversationnels, des assistants virtuels ou des workflows automatisés, Pebbling AI rationalise la gestion de la mémoire pour offrir des expériences personnalisées et riches en contexte.