Rags는 검색 증강 생성 애플리케이션을 구축하기 위한 모듈형 파이프라인을 제공합니다. FAISS, Pinecone 등 인기 벡터 저장소와 통합하며, 설정 가능한 프롬프트 템플릿과 대화 맥락 유지를 위한 메모리 모듈을 갖추고 있습니다. 개발자는 Llama-2, GPT-4, Claude2 같은 LLM 제공자를 통합 API를 통해 선택적으로 전환할 수 있습니다. Rags는 스트리밍 응답, 사용자 지정 전처리, 평가 훅을 지원하며, 확장 가능한 설계 덕분에 프로덕션 서비스에 원활히 통합 가능하며, 자동 문서 수집, 의미 검색, 대규모 텍스트 생성 작업에 적합합니다.

Claude-Code-OpenAI는 Anthropic의 Claude API를 Python 애플리케이션에서 OpenAI 모델의 플러그인 대체품으로 전환합니다. pip를 통해 설치 후, 환경변수 OPENAI_API_KEY와 CLAUDE_API_KEY를 설정하면, openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() 또는 openai.Embedding.create()와 같은 익숙한 메소드를 Claude 모델 이름(예: claude-2, claude-1.3)과 함께 사용할 수 있습니다. 이 라이브러리는 호출을 가로채서 해당 Claude 엔드포인트로 라우팅하고, 응답을 OpenAI 데이터 구조와 일치하도록 정규화합니다. 실시간 스트리밍, 풍부한 파라미터 매핑, 오류 처리, 프롬프트 템플릿화를 지원합니다. 이를 통해 팀은 코드를 리팩토링하지 않고도 Claude와 GPT 모델을 상호 교체하여 실험할 수 있으며, 챗봇, 콘텐츠 생성, 의미 검색 및 하이브리드 LLM 워크플로우를 빠르게 프로토타이핑할 수 있습니다.

Cognita는 문서를 수집하고 인덱싱하는 모듈형 아키텍처를 제공하며, OpenAI, TrueFoundry 또는 타사 임베딩을 선택하고 YAML 또는 Python DSL을 통해 검색 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 통합된 프론트엔드 UI를 통해 쿼리를 테스트하고, 검색 매개변수를 조정하며, 벡터 유사도를 시각화할 수 있습니다. 검증이 완료되면, Cognita는 Kubernetes와 서버리스 환경에 배포할 수 있는 템플릿을 제공하여, 지식 기반 AI 어시스턴트를 확장하고 가시성과 보안을 갖추어 프로덕션에서 운영할 수 있도록 지원합니다.

Nestor는 대화 상태를 유지하고 외부 도구를 호출하며 처리 파이프라인을 사용자 정의할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 주요 기능에는 세션 기반 메모리 저장소, 도구 기능 또는 플러그인 등록을 위한 레지스트리, 유연한 프롬프트 템플릿 및 통합 LLM 클라이언트 인터페이스가 포함됩니다. 에이전트는 순차적 작업을 수행하거나 결정 분기를 하고 REST API 또는 로컬 스크립트와 통합할 수 있습니다. Nestor는 프레임워크에 구애받지 않으며, OpenAI, Azure 또는 자체 호스팅 LLM 제공자를 사용할 수 있습니다.