Le cadre Controllable RAG offre une approche modulaire pour construire des systèmes de génération augmentée par récupération. Il permet de configurer et de chaîner les composants de récupération, les modules de mémoire et les stratégies de génération. Les développeurs peuvent brancher différents LLM, bases de données vectorielles et contrôleurs de politique pour ajuster la façon dont les documents sont récupérés et traités avant la génération. Basé sur Python, il comprend des utilitaires pour l'indexation, les requêtes, le suivi de l'historique de conversation et les flux de contrôle basés sur des actions, ce qui le rend idéal pour les chatbots, les assistants de connaissance et les outils de recherche.

Le chatbot LangChain pour le support client exploite le framework LangChain et de grands modèles de langage pour fournir un agent conversationnel intelligent adapté aux scénarios de support. Il intègre un magasin de vecteurs pour stocker et récupérer des documents spécifiques à l'entreprise, assurant des réponses précises en contexte. Le chatbot conserve une mémoire à plusieurs tours pour gérer naturellement les questions de suivi, et supporte des modèles de prompt personnalisables pour s’aligner avec le ton de la marque. Avec des routines intégrées pour l’intégration API, les utilisateurs peuvent se connecter à des systèmes externes comme CRM ou bases de connaissances. Cette solution open-source facilite le déploiement d’un bot support auto-hébergé, réduit les temps de réponse, standardise les réponses et permet aux équipes d’étendre les opérations de support sans expertise approfondie en IA.