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.

OpenKBS Apps는 문서를 업로드하고 처리하며, 의미 임베딩을 생성하고, 검색 증강 생성용 여러 LLM을 구성하는 통합 인터페이스를 제공합니다. 사용자들은 쿼리 워크플로우를 세밀하게 조정하고, 접근 제어를 설정하며, 에이전트를 웹이나 메시징 채널에 통합할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자 상호작용 분석, 피드백을 통한 지속적 학습, 다국어 콘텐츠 지원을 제공하여 조직 데이터를 기반으로 한 지능형 비서의 빠른 제작을 돕습니다.