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.

Dynamic Multi-Agent RAG Pathway는 각 에이전트가 문서 검색, 벡터 검색, 컨텍스트 요약 또는 생성과 같은 특정 작업을 처리하며 중앙 오케스트레이터가 입력과 출력을 동적으로 라우팅하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 에이전트를 정의하고 간단한 구성 파일로 파이프라인을 조립하며, 내장 로그, 모니터링, 플러그인 지원을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 복잡한 RAG 기반 솔루션 개발을 가속화하며, 적응형 작업 분해 및 병렬 처리를 통해 처리량과 정확도를 향상시킵니다.

Graph_RAG는 검색 강화 생성(RAG)을 위한 지식 그래프를 구축하고 쿼리하는 데 사용되는 Python 기반 프레임워크입니다. 비구조적 문서의 수집, LLM 또는 NLP 도구를 활용한 엔티티 및 관계의 자동 추출, Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스에 저장하는 것을 지원합니다. Graph_RAG를 이용해 개발자는 연결된 지식 그래프를 구성하고, 의미론적 그래프 쿼리를 실행하여 관련 노드 및 경로를 파악하며, 검색된 컨텍스트를 LLM 프롬프트에 공급할 수 있습니다. 모듈식 파이프라인, 구성 가능한 구성요소, 통합 예제를 제공하여 효과적인 엔드투엔드 RAG 애플리케이션을 지원하며, 구조화된 지식 표현을 통해 답변의 정확성과 해석력을 향상시킵니다.