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。

Advanced_RAGは、ドキュメントローダー、ベクトルインデックスビルダー、チェーンマネージャーなどを含むモジュラーなパイプラインを提供します。ユーザーは、FAISSやPineconeなどの異なるベクトルデータベースを設定し、類似検索やハイブリッド検索などのリトリーバー戦略をカスタマイズでき、任意のLLMを組み込んでコンテキストに沿った回答を生成できます。さらに、評価指標やパフォーマンスチューニングのためのロギングもサポートし、スケーラビリティと拡張性のために設計されています。

MARFTはPythonベースのLLMを対象とし、再現性のある実験と協調AIシステムの迅速なプロトタイピングを可能にします。

Nonfinito.xyzは、マルチモーダルモデルの比較と評価を容易にするために設計されたプラットフォームです。さまざまなマルチモーダルモデルを含む評価を実行し、共有するための包括的なツールをユーザーに提供します。これにより、深い洞察を得たり、多数のパラメーターや指標を活用してパフォーマンスを向上させたりすることができます。Nonfinitoは、評価プロセスを簡素化し、モデルを最適化しようとする研究者、開発者、データサイエンティストにアクセスしやすくします。