KoG Playgroundは、リトリーバル強化生成（RAG）エージェントの開発を簡略化するために設計されたオープンソースのブラウザベースプラットフォームです。PineconeやFAISSなどの人気のベクターストアと接続し、テキストコーパスの投入、埋め込みの計算、視覚的な検索パイプラインの構成を可能にします。インターフェースは、プロンプトテンプレート、LLMバックエンド（OpenAI、Hugging Face）、チェーンハンドラを定義できるモジュール化されたコンポーネントを提供します。リアルタイムのログにはAPIコールごとのトークン使用量や待ち時間が表示され、パフォーマンスとコストの最適化に役立ちます。ユーザーは類似性閾値、再ランク付けアルゴリズム、結果融合戦略を随時調整でき、設定をコードスニペットや再現性のあるプロジェクトとしてエクスポートできます。KoG Playgroundは、知識駆動型チャットボット、セマンティックサーチアプリケーション、カスタムAIアシスタントのプロトタイピングを最小限のコーディングオーバーヘッドで効率化します。

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。