Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.

AnythingLLM fournit une solution complète pour tirer parti de l'IA sans dépendre de la connectivité Internet. Cette application prend en charge l'intégration de divers grands modèles linguistiques (LLM) et permet aux utilisateurs de créer des agents AI personnalisés adaptés à leurs besoins. Les utilisateurs peuvent discuter avec des documents, gérer localement des données et profiter de nombreuses options de personnalisation, garantissant une expérience AI personnalisée et privée. L'application de bureau est conviviale, permettant des interactions documentaires efficaces tout en respectant les normes les plus strictes en matière de confidentialité des données.