ragChatbot은 개발자 중심의 프레임워크로, 검색 보강 생성 챗봇의 제작을 간소화하도록 설계되었습니다. LangChain 파이프라인과 OpenAI 또는 기타 LLM API를 결합하여 사용자 지정 문서 코퍼스에 대한 질의 처리를 수행합니다. 사용자는 PDF, DOCX, TXT 형식의 파일을 업로드하고, 텍스트를 자동으로 추출하며, 인기 모델을 사용하여 임베딩을 생성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 FAISS, Chroma, Pinecone과 같은 다수의 벡터 저장소를 지원하여 효율적인 유사성 검색이 가능합니다. 다중 턴 대화를 지원하는 대화형 메모리 계층과 프롬프트 템플릿 및 검색 전략을 커스터마이징할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 간단한 CLI 또는 웹 인터페이스를 통해 데이터를 인제스트, 검색 매개변수 구성, 컨텍스트 기반의 정확하고 관련성 높은 사용자 질문 답변을 위한 채팅 서버를 실행할 수 있습니다.

Real-Agents는 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 기반 에이전트의 생성과 조율을 간소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Python 기반이며 주요 언어 모델과 호환되며, 언어 이해, 추론, 기억 저장, 도구 실행을 위한 핵심 모듈로 구성된 유연한 설계입니다. 개발자는 Web API, 데이터베이스, 사용자 정의 함수 등을 신속히 통합하여 에이전트의 기능을 확장할 수 있습니다. 기억 메커니즘을 통해 상호 작용 전후에 맥락을 유지하며, 멀티 턴 대화와 긴 워크플로우도 지원합니다. 로깅, 디버깅, 확장 유틸리티 포함으로, 개발 과정의 복잡성을 낮추고 빠른 프로덕션 배포가 가능합니다.

LangChain 챗봇은 LangChain 프레임워크와 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 지원 시나리오에 적합한 지능형 대화 에이전트를 제공합니다. 벡터 저장소를 통합하여 기업 특화 문서를 저장하고 검색하며, 맥락에 따른 정확한 응답을 보장합니다. 멀티턴 메모리를 유지하여 자연스럽게 후속 질문에 대응하며, 브랜드 톤에 맞춘 커스터마이징 가능한 프롬프트 템플릿을 지원합니다. API 연동을 위한 내장 루틴으로 CRM 또는 지식베이스 같은 외부 시스템과 연결할 수 있습니다. 이 오픈소스 솔루션은 자체 호스팅 지원 봇을 쉽게 배포하고, 응답 시간을 단축하며, 표준화된 답변과 확장 가능한 지원 운영을 가능하게 합니다.