Controllable RAG Agentフレームワークは、リトリーバル増強型生成システムの構築にモジュール化されたアプローチを提供します。リトリーバルコンポーネント、メモリモジュール、生成戦略を設定し、連鎖させることができます。開発者は、ドキュメントの取得と処理方法を調整するために異なるLLM、ベクターデータベース、ポリシーコントローラを組み込むことができます。Pythonを基盤とし、インデックス作成、クエリ、会話履歴の追跡、アクションに基づく制御フローなどのユーティリティを含み、チャットボット、知識アシスタント、研究ツールに理想的です。

Captum は、PyTorch におけるモデルの解釈可能性のための汎用実装を提供する拡張可能なライブラリです。複雑な機械学習モデルを解明することを目的として、モデル予測を分析し理解するためのいくつかのアルゴリズムを提供しています。Captum には、特徴消失、統合勾配などのいくつかの手法が含まれており、研究者や開発者が自らのモデルを理解し改善するのに役立ちます。