基本的に、進化したRAGは開発者にモジュラーアーキテクチャを提供し、RAGワークフローを実装します。フレームワークは、ドキュメント取り込み、チャンク戦略、埋め込み生成、ベクターストアの永続化、およびLLM呼び出しのための差し込み可能なコンポーネントを備えています。このモジュール性により、埋め込みバックエンド（OpenAI、HuggingFaceなど）やベクターデータベース（FAISS、Pinecone、Milvus）を組み合わせて使用できます。進化したRAGにはバッチユーティリティ、キャッシュ層、精度/リコール指標用の評価スクリプトも含まれています。一般的なRAGパターンを抽象化することで、ボイラープレートコードを削減し、実験を加速させ、知識ベースのチャットボットや企業の検索、大規模ドキュメントの動的要約に最適です。

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。