SmartRAGは、大規模な言語モデルと連携するためのモジュール式Pythonライブラリです。ドキュメント取り込み、ベクタのインデックス作成、高度なLLM APIを組み合わせて、正確で文脈豊かな応答を提供します。PDF、テキストファイル、ウェブページをインポートし、FAISSやChromaなどの人気ベクターストアを用いてインデックス化でき、カスタムプロンプトテンプレートも定義可能です。SmartRAGは、検索とプロンプトの組み立て、LLM推論を調整し、ソースドキュメントに基づいた論理的な回答を返します。RAGパイプラインの複雑さを抽象化することで、ナレッジベースのQ&Aシステムやチャットボット、研究アシスタントの開発を高速化します。開発者はコネクタの拡張、LLM提供者の置き換え、特定の知識領域に合わせた検索戦略の微調整も可能です。

LangChain RAGエージェントチャットボットは、文書を取り込み、OpenAIモデルで埋め込みに変換し、それらをFAISSベクターデータベースに格納するパイプラインを設定します。ユーザーのクエリが到着すると、LangChainの検索チェーンが関連するパッセージを取得し、エージェントエグゼキューターが検索ツールと生成ツールを操作して、文脈に富んだ回答を生成します。このモジュール式アーキテクチャは、カスタムプロンプトテンプレート、複数のLLMプロバイダー、および設定可能なベクトルストアをサポートし、知識駆動のチャットボット構築に最適です。