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。

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