RainbowGPT는 OpenAI 모델을 사용하는 AI 에이전트의 설계, 맞춤화, 배포를 위한 완벽한 프레임워크를 제공합니다. FastAPI 백엔드, 도구 및 메모리 관리를 위한 LangChain 통합, 에이전트 생성과 테스트를 위한 React 기반 UI를 포함합니다. 사용자는 문서를 업로드하여 벡터 기반의 지식 검색을 하거나, 사용자 정의 프롬프트 및 행동을 정의하고, 외부 API 또는 함수를 연결할 수 있습니다. 이 플랫폼은 대화 내역을 기록하여 분석하며, 다중 에이전트 워크플로우를 지원하여 복잡한 자동화와 대화형 파이프라인을 구현합니다.

Advanced_RAG는 문서 로더, 벡터 인덱스 생성기, 체인 매니저를 포함하는 모듈형 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 다양한 벡터 데이터베이스(FAISS, Pinecone)를 구성하고, 유사도 검색, 하이브리드 검색 등 검색 전략을 맞춤화하며, 어떤 LLM이든 연결하여 컨텍스트에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다. 또한 성능 평가 지표와 로깅을 지원하여 성능 튜닝에 도움을 주며, 확장성과 유연성을 갖춰 실무 환경에 적합하게 설계되었습니다.

이 프로젝트는 LlamaIndex를 사용하여 검색 강화 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 프레임워크를 보여줍니다. 문서 인수와 벡터 저장소 생성부터 시작하여, 상황별 질문-응답을 위한 맞춤형 에이전트 루프를 정의합니다. LlamaIndex의 강력한 인덱싱 및 검색 기능을 활용하여 어떤 OpenAI 호환 모델도 통합하고, 프롬프트 템플릿을 사용자 정의하며, CLI 인터페이스를 통해 대화 흐름을 관리할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처는 다양한 데이터 커넥터, 플러그인 확장 및 동적 응답 사용자 정의를 지원하여 기업용 지식 지원자, 인터랙티브 챗봇, 연구 도구의 신속한 프로토타이핑을 촉진합니다. 이 솔루션은 파이썬으로 도메인별 AI 에이전트 구축을 간소화하고 확장성, 유연성, 통합의 용이성을 보장합니다.

본질적으로, 고급 RAG는 개발자에게 RAG 워크플로우를 구현할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 프레임워크는 문서 인제스천, 청크 전략, 임베딩 생성, 벡터 저장소 지속성 및 LLM 호출을 위한 플러그인 가능한 구성 요소를 갖추고 있습니다. 이러한 모듈성은 사용자가 임베딩 백엔드(OpenAI, HuggingFace 등)와 벡터 데이터베이스(FAISS, Pinecone, Milvus)를 조합하여 사용할 수 있게 합니다. 고급 RAG에는 배치 유틸리티, 캐싱 계층, 정밀도/리콜 평가 스크립트도 포함되어 있습니다. 일반적인 RAG 패턴을 추상화하여, 보일러플레이트 코드를 줄이고 실험 속도를 높이며, 지식 기반 챗봇, 엔터프라이즈 검색, 대규모 문서 군집의 동적 요약 등에 적합합니다.