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.

RAGApp은 FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant와 같은 인기 벡터 데이터베이스 및 OpenAI, Anthropic, Hugging Face와 같은 대형 언어 모델과의 즉시 사용 가능한 통합을 제공하여 전체 RAG 파이프라인을 간소화하도록 설계되었습니다. 문서를 임베딩으로 변환하는 데 사용되는 데이터 인제스팅 도구, 정밀한 지식 선택을 위한 맥락 인식 검색 메커니즘, 내장된 채팅 UI 또는 REST API 서버를 포함하며, 개발자는 커스터마이징 프리프로세서, 외부 API 도구 또는 LLM 공급자를 교체하거나 확장할 수 있으며, Docker와 CLI 도구를 활용하여 빠른 프로토타입 및 생산 배포를 할 수 있습니다.