본질적으로, 고급 RAG는 개발자에게 RAG 워크플로우를 구현할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 프레임워크는 문서 인제스천, 청크 전략, 임베딩 생성, 벡터 저장소 지속성 및 LLM 호출을 위한 플러그인 가능한 구성 요소를 갖추고 있습니다. 이러한 모듈성은 사용자가 임베딩 백엔드(OpenAI, HuggingFace 등)와 벡터 데이터베이스(FAISS, Pinecone, Milvus)를 조합하여 사용할 수 있게 합니다. 고급 RAG에는 배치 유틸리티, 캐싱 계층, 정밀도/리콜 평가 스크립트도 포함되어 있습니다. 일반적인 RAG 패턴을 추상화하여, 보일러플레이트 코드를 줄이고 실험 속도를 높이며, 지식 기반 챗봇, 엔터프라이즈 검색, 대규모 문서 군집의 동적 요약 등에 적합합니다.

Trinity-RFT(검색 파인튜닝)는 검색과 파인튜닝 워크플로우를 결합하여 모델의 정확도와 효율성을 향상시키는 통합 오픈 소스 프레임워크입니다. 사용자는 코퍼스를 준비하고, 검색 인덱스를 구축하며, 검색된 컨텍스트를 바로 훈련 루프에 삽입할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오의 다중 모달 검색을 지원하며, 인기 있는 벡터 저장소와 통합되고 평가 지표 및 배포 스크립트를 제공하여 빠른 프로토타입 제작과 운영 배포를 가능하게 합니다.

JKStack Agents Server는 AI 에이전트 배포를 위한 중앙집중식 오케스트레이션 계층입니다. 네임스페이스를 정의하고, 새 에이전트를 등록하며, 커스텀 프롬프트, 메모리 설정 및 도구 구성과 함께 에이전트 실행을 시작하는 REST 엔드포인트를 제공합니다. 실시간 상호 작용을 위해 서버는 WebSocket 스트리밍을 지원하며, 기초 언어 모델이 생성하는 부분 출력을 전송합니다. 개발자는 플러그인 매니저를 통해 핵심 기능을 확장하여 맞춤형 도구, LLM 제공자 및 벡터 저장소를 통합할 수 있습니다. 서버는 또한 실행 기록, 상태 및 로그를 추적하여 관찰성과 디버깅을 가능하게 합니다. 비동기 처리와 수평 확장을 기본으로 지원하는 JKStack Agents Server는 강력한 AI 기반 워크플로우를 프로덕션 환경에 배포하는 것을 간소화합니다.