Triagent는 전략가, 연구원, 실행자 모듈로 구성된 트라이 에이전트 아키텍처를 제공합니다. 전략가는 높은 수준의 목표를 실행 가능 단계로 분해하고, 연구원은 문서, API 및 웹 소스에서 데이터를 검색 및 통합하며, 실행자는 텍스트 생성, 파일 생성 또는 HTTP 요청 호출과 같은 작업을 수행합니다. OpenAI 언어 모델 기반이며 플러그인 시스템으로 확장 가능하며, 메모리 관리, 병렬 처리, 외부 API 통합을 지원합니다. 개발자는 프롬프트를 구성하고, 리소스 한도를 설정하며, CLI 또는 웹 대시보드를 통해 작업 진행 상황을 시각화할 수 있습니다.

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.