ResearchGPT는 논문 검색, PDF 분석, NLP 기반 텍스트 추출, GPT-4 기반 요약을 통합하여 엔드 투 엔드 학술 연구 워크플로우를 자동화합니다. 사용자 정의 연구 주제를 시작으로 Semantic Scholar와 arXiv API에 쿼리하여 관련 논문을 수집하고, PDF 내용을 다운로드 및 분석하며, GPT-4를 통해 핵심 개념, 방법론 및 결과를 도출합니다. 에이전트는 개별 논문의 통찰을 하나로 통합된 구조화된 보고서로 구성하여 Markdown 또는 PDF 형식으로 출력할 수 있게 합니다. 고급 구성 옵션으로 검색 필터를 조정하거나 사용자 정의 요약 프롬프트와 출력 스타일을 변경할 수 있습니다. 이러한 단계를 조직하여 ResearchGPT는 수작업 노력을 줄이고 문헌 검토 속도를 높이며 학술 소스의 포괄적 커버리지를 보장합니다.

본질적으로, Memary는 대형 언어 모델 에이전트용으로 맞춤화된 모듈식 메모리 관리 시스템을 제공합니다. 공통 API를 통해 메모리 상호작용을 추상화하여, 인메모리 딕셔너리, Redis의 분산 캐시, Pinecone 또는 FAISS와 같은 벡터 저장소의 의미론적 검색을 지원합니다. 사용자는 스키마 기반의 메모리(에피소드, 의미론적 또는 장기)를 정의하고 임베딩 모델을 활용해 벡터 저장소를 자동으로 채웁니다. 검색 기능을 통해 대화 중 관련 컨텍스트를 호출하여 이전 상호작용 또는 도메인 특정 데이터를 기반으로 응답을 향상시킵니다. 확장성을 고려하여 설계된 Memary는 사용자 정의 백엔드와 임베딩 함수를 통합할 수 있어, 지속적인 지식을 요구하는 가상 비서, 고객 지원 봇, 연구 도구와 같은 강력하고 상태가 있는 AI 애플리케이션 개발에 이상적입니다.

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.