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.

AgentX는 대형 언어 모델(LLM), 도구 및 API 통합, 메모리 모듈을 활용하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 기반 에이전트를 구축하기 위한 확장 가능 아키텍처를 제공합니다. 사용자 정의 도구용 플러그인 시스템, 벡터 기반 검색지원, 연쇄 사고(chain-of-thought) 추론, 세부 실행 로그를 특징으로 합니다. 사용자는 유연한 구성 파일 또는 코드를 통해 모델, Chroma DB와 같은 메모리 백엔드, 추론 파이프라인을 지정하여 에이전트를 정의합니다. AgentX는 세션 간 문맥 관리를 제공하고, 검색 증강 생성 및 다중 턴 대화를 지원하며, 모듈식 구성요소를 통해 워크플로우 조정, 에이전트 행동 맞춤화, 외부 서비스 통합을 통해 자동화, 연구 지원, 고객 지원, 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.