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.

KoG Playground는 오픈소스, 브라우저 기반 플랫폼으로, 검색 증강 생성(RAG) 에이전트 개발을 쉽게 만들어줍니다. Pinecone 또는 FAISS와 같은 인기 있는 벡터 저장소와 연결하여 텍스트 코퍼스를 입력하고, 임베딩을 계산하며, 시각적으로 검색 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 인터페이스는 프롬프트 템플릿, LLM 백엔드(OpenAI, Hugging Face) 및 체인 핸들러를 정의하는 모듈형 구성 요소를 제공합니다. 실시간 로그는 토큰 사용량과 지연 시간을 표시하여 성능 및 비용을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 유사도 임계값, 재순위 알고리즘, 결과 융합 전략을 즉시 조정하고, 구성 설정을 코드 스니펫 또는 재현 가능한 프로젝트로 내보낼 수 있습니다. KoG Playground는 지식 기반 챗봇, 의미론적 검색 앱, 사용자 지정 AI 도우미의 프로토타입 개발을 최소한의 코딩으로 지원합니다.