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.

LangChain 챗봇은 LangChain 프레임워크와 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 지원 시나리오에 적합한 지능형 대화 에이전트를 제공합니다. 벡터 저장소를 통합하여 기업 특화 문서를 저장하고 검색하며, 맥락에 따른 정확한 응답을 보장합니다. 멀티턴 메모리를 유지하여 자연스럽게 후속 질문에 대응하며, 브랜드 톤에 맞춘 커스터마이징 가능한 프롬프트 템플릿을 지원합니다. API 연동을 위한 내장 루틴으로 CRM 또는 지식베이스 같은 외부 시스템과 연결할 수 있습니다. 이 오픈소스 솔루션은 자체 호스팅 지원 봇을 쉽게 배포하고, 응답 시간을 단축하며, 표준화된 답변과 확장 가능한 지원 운영을 가능하게 합니다.