ragChatbotは、開発者向けに設計されたフレームワークで、検索増強生成型のチャットボット作成を効率化します。LangChainのパイプラインとOpenAIや他のLLM APIを統合し、カスタムドキュメントコーパスに対する問い合わせを処理します。ユーザーはPDF、DOCX、TXTなどのファイルをアップロードし、テキストを自動抽出、一般的なモデルを用いて埋め込みを生成できます。FAISS、Chroma、Pineconeなどの複数のベクトルストアをサポートし、効率的な類似検索を行います。多ターンの会話記憶層、柔軟なプロンプトテンプレートと検索戦略のカスタマイズ機能も備えています。CLIやウェブインターフェースを使ってデータ取り込みや検索パラメータの設定、会話サーバの起動が可能で、文脈に沿った正確な回答を提供します。

Real-Agentsは、複雑なタスクを自律的に実行できるAI駆動のエージェントの作成と調整を容易にすることを目的としています。Pythonベースで主要な大規模言語モデルに対応し、言語理解、推論、メモリー保持、ツール実行の核となるコンポーネントを持つモジュラー設計です。開発者はWeb API、データベース、カスタム関数など外部サービスを素早く統合し、エージェントの能力を拡張できます。メモリ機構により、会話のコンテキストを維持し、多ターンの会話や長時間動作するワークフローを可能にします。デバッグやスケーリングを支援するユーティリティも含まれており、低レベルの詳細を抽象化することで、開発サイクルを簡素化し、タスク特化型のロジックに集中できるようにします。

LangChainのフレームワークと大規模な言語モデルを活用して、サポートシナリオに適したインテリジェントな会話エージェントを提供します。ベクトルストアを統合して企業固有のドキュメントを保存・検索し、正確な文脈に沿った応答を保証します。チャットボットは複数ターンのメモリを保持し、自然にフォローアップの質問に対応し、ブランドのトーンに合わせたカスタマイズ可能なプロンプトテンプレートをサポートします。API連携用のビルトインルーチンにより、CRMやナレッジベースなど外部システムと接続できます。このオープンソースソリューションは、セルフホスティングされたサポートボットの導入を容易にし、応答時間を短縮して回答の標準化を図り、AIの専門知識なしでサポート運用をスケールさせることが可能です。