llm-lab fournit une boîte à outils flexible pour créer des agents intelligents utilisant de grands modèles de langage. Elle comprend un moteur d'orchestration d'agents, la prise en charge de modèles de prompts personnalisés, le suivi de la mémoire et de l'état, et une intégration transparente avec des API et plugins externes. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios, définir des chaînes d'outils, simuler des interactions et collecter des logs de performance. Le framework propose également une suite de tests intégrée pour valider le comportement des agents face à des résultats attendus. Conçu pour l'extensibilité, llm-lab permet aux développeurs d'échanger de fournisseurs LLM, d'ajouter de nouveaux outils et de faire évoluer la logique des agents à travers des expérimentations itératives.

Advanced_RAG offre un pipeline modulaire pour les tâches de génération augmentée par récupération, comprenant des chargeurs de documents, des constructeurs d'index vectoriels et des gestionnaires de chaînes. Les utilisateurs peuvent configurer différentes bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone), personnaliser les stratégies de récupération (recherche par similarité, recherche hybride), et intégrer n'importe quel LLM pour générer des réponses contextuelles. Il prend également en charge des métriques d’évaluation et la journalisation pour le tuning des performances, et est conçu pour la scalabilité et la extensibilité en environnement de production.