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.

Captum은 PyTorch에서 모델 해석 가능성을 위한 일반적인 구현을 제공하는 확장 가능 라이브러리입니다. 여러 알고리즘을 제공하여 복잡한 머신 러닝 모델을 해명하고 모델 예측을 분석하고 이해합니다. Captum은 연구자와 개발자가 자신의 모델을 이해하고 개선하는 데 도움을 주는 여러 방법을 포함하고 있습니다.