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.