AgenticRAGは、リトリーバル強化生成（RAG）を活用した自律エージェントを作成するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。ドキュメントをベクターストアにインデックス化し、関連性のあるコンテキストを取得し、それをLLMに入力して状況に応じた応答を生成するコンポーネントを備えています。外部APIやツールの統合、会話履歴を追跡するためのメモリストアの設定、複数の意思決定プロセスを調整するカスタムワークフローの定義も可能です。このフレームワークは、PineconeやFAISSなどの人気のベクターデータベースや、OpenAIなどのLLMプロバイダーをサポートし、シームレスな切り替えやマルチモデルの設定を可能にします。エージェントループやツール管理のための抽象化も備え、ドキュメントQA、自動リサーチ、知識駆動の自動化などのタスクを行うエージェントの開発を簡素化し、ボイラープレートコードを削減し、導入までの時間を短縮します。

ローカルRAGリサーチャーDeepseekは、Deepseekの強力なファイルクロールとインデックス作成能力を、ベクトルに基づくセマンティック検索とローカルLLM推論と組み合わせて、スタンドアロンの取り出し強化生成(RAG)エージェントを作成します。ユーザはディレクトリを設定して、PDF、Markdown、テキストなど様々なフォーマットのドキュメントをインデックス化し、FAISSやその他のベクトルストアを経由してカスタム埋め込みモデルを統合できます。クエリはローカルのオープンソースモデル（例：GPT4All、Llama）やリモートAPIを通じて処理され、インデックスされた内容に基づく要約や回答を返します。直感的なCLIインターフェース、カスタマイズ可能なプロンプトテンプレート、インクリメンタルアップデートのサポートにより、データのプライバシーとオフラインアクセスを確保します。

Query-Botはドキュメントの取り込み、テキストのセグメンテーション、ベクトル埋め込みを統合し、PDF、テキストファイル、Wordドキュメントから検索可能なインデックスを構築します。LangChainとOpenAI GPT-3.5 Turboを使用し、関連するドキュメントの一部を抽出し、簡潔な回答を生成します。StreamlitベースのUIでは、ファイルのアップロード、会話履歴の追跡、設定の調整が可能です。ローカルまたはクラウド環境に展開でき、カスタムエージェントや知識ベースのための拡張性あるフレームワークを提供します。