Controllable RAG 프레임워크는 리트리버 강화 생성 시스템을 모듈식으로 구축하는 접근 방식을 제공합니다. 검색 구성요소, 메모리 모듈, 생성 전략을 구성하고 연결할 수 있습니다. 개발자는 문서 검색 및 처리 방식을 조정하기 위해 다양한 LLM, 벡터 데이터베이스, 정책 컨트롤러를 연결할 수 있습니다. Python을 기반으로 하여 인덱싱, 쿼리, 대화 기록 추적, 행동 기반 제어 흐름 유틸리티를 포함하며, 챗봇, 지식 지원자, 연구 도구에 적합합니다.

SciPhi는 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 구축, 배포 및 확장을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 개발자에게 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하여 기초 인프라에 대한 걱정 없이 AI 혁신에 집중할 수 있도록 합니다. 자동화된 지식 그래프 추출, 문서 및 사용자 관리, 강력한 가시성 도구를 갖춘 SciPhi는 RAG 시스템의 효율적이고 최적화된 배포를 보장합니다.