AI_RAG는 문서 인덱싱, 벡터 검색, 임베딩 생성, LLM 기반 응답 구성을 결합하는 모듈식 검색 보강 생성 솔루션을 제공합니다. 사용자들은 텍스트 문서 코퍼스를 준비하고, FAISS 또는 Pinecone과 같은 벡터 저장소를 연결하며, 임베딩과 LLM 엔드포인트를 구성하고, 인덱싱 프로세스를 실행합니다. 쿼리가 도착하면, AI_RAG는 가장 관련성 높은 구절들을 검색하여, 이를 프롬프트와 함께 선택한 언어 모델에 입력하고, 맥락에 기반한 답변을 돌려줍니다. 확장 가능한 설계는 사용자 지정 커넥터, 다중 모델 지원, 세밀한 검색 및 생성 매개변수 제어를 허용하여 지식 기반과 고급 대화형 에이전트에 이상적입니다.

ChatGPT for Google은 온라인 검색 경험을 간소화하도록 설계된 혁신적인 확장입니다. 이 도구는 사용자가 전통적인 검색 결과 옆에서 ChatGPT, Claude 및 Bard의 AI 생성 응답에 액세스할 수 있게 해줍니다. 맥락적으로 관련된 답변을 제공함으로써 이 확장은 정보를 검색하고 참여하는 방식을 향상시킵니다. 여러 검색 엔진을 지원하여 브라우징 도구에 다재다능한 추가 기능을 제공하고 생산성을 높입니다.

ExplainIt은 문서의 접근성과 사용성을 향상시키기 위해 설계된 강력한 AI 기반 도구입니다. 문서의 맥락을 이해함으로써 ExplainIt은 사용자 쿼리에 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다. 이것이 정보 검색에 걸리는 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이는 문서화 프로세스를 간소화하고 사용자 참여를 높이려는 조직에 중요한 도구입니다.

LangChain RAG 에이전트 챗봇은 문서를 수집하고 OpenAI 모델로 임베딩한 후 FAISS 벡터 데이터베이스에 저장하는 파이프라인을 구축합니다. 사용자의 쿼리가 도착하면 LangChain 검색 체인이 관련 구절을 가져오고, 에이전트 실행기가 검색과 생성 도구를 조율하여 맥락이 풍부한 답변을 생성합니다. 이 모듈형 아키텍처는 사용자 지정 프롬프트 템플릿, 여러 LLM 공급자 및 구성 가능한 벡터 저장소를 지원하며, 지식 기반 챗봇 구축에 적합합니다.