사이버보안용 RAG는 대형 언어 모델과 벡터 기반 검색의 강점을 결합하여, 보안팀이 사이버보안 정보를 접근하고 분석하는 방식을 혁신합니다. 사용자는 MITRE ATT&CK 매트릭스, CVE 항목, 보안 경고 등의 문서를 먼저 입력하고, 각 문서에 대한 임베딩을 생성하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 사용자가 질의를 보내면, RAG는 가장 관련성 높은 문서 조각들을 검색하여 LLM에 전달하고, 정밀하고 맥락이 풍부한 응답을 돌려줍니다. 이 방법은 권위 있는 출처를 기반으로 답변을 제공하여 환각 현상을 줄이고 정확도를 향상시킵니다. 커스터마이징 가능한 데이터 파이프라인과 여러 임베딩 및 LLM 제공자를 지원하여, 팀들은 자신들의 위협 인텔리전스 요구에 맞게 시스템을 조정할 수 있습니다.

이 저장소는 DeepSeek를 활용하여 고차원 벡터 검색을 수행하는 ReAct 기반 AI 에이전트 제작을 위한 단계별 튜토리얼과 참조 구현체를 제공합니다. 환경 세팅, 의존성 설치, 맞춤 데이터용 벡터 저장소 구성 등을 다루며, 에이전트는 ReAct 패턴을 활용하여 추론과 외부 지식 검색을 결합해 투명하고 설명 가능한 답변을 만들어냅니다. 사용자들은 추가 문서 로더 연동, 프롬프트 템플릿 조정, 벡터 데이터베이스 교체 등을 통해 시스템을 확장할 수 있으며, 이 유연한 프레임워크는 개발자와 연구자가 간단한 파이썬 코드로 강력한 대화형 에이전트를 빠르게 프로토타이핑할 수 있게 합니다.