PulpGen은 고급 LLM 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 통합되고 구성 가능한 플랫폼을 제공합니다. 인기 있는 벡터 저장소, 임베딩 서비스 및 LLM 제공업체와 원활하게 통합됩니다. 개발자는 커스텀 파이프라인을 정의하여 검색 증강 생성을 수행하고, 실시간 스트리밍 출력, 대규모 문서 컬렉션의 배치 처리, 시스템 성능 모니터링이 가능합니다. 확장 가능한 아키텍처로 캐시 관리, 로깅, 자동 확장 모듈을 플러그 앤 플레이 방식으로 사용할 수 있어 AI 기반 검색, 질문 응답, 요약, 지식 관리 솔루션에 이상적입니다.

Raga의 Catalyst는 기업 전체에서 AI 기반 에이전트를 간단하게 생성하고 운영할 수 있도록 설계된 SaaS 플랫폼입니다. 사용자는 데이터베이스, CRM, 클라우드 스토리지에서 데이터를 벡터 저장소로 가져오고, 메모리 정책을 구성하며, 여러 LLM을 조정하여 복잡한 쿼리에 답변할 수 있습니다. 비주얼 빌더를 통해 드래그 앤드롭 방식으로 워크플로우를 설계하고, 도구와 API 연동, 실시간 분석도 지원합니다. 설정 후, 에이전트는 채팅 인터페이스, API 또는 임베디드 위젯으로 배포 가능하며, 역할 기반 접근 제어, 감사 로그, 대규모 운영도 가능합니다.

RagBits는 기업이 자체 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있도록 설계된 턴키 RAG 프레임워크입니다. PDF, DOCX, HTML 등 다양한 포맷의 문서 수집을 처리하며, 자동으로 벡터 임베딩을 생성하고 인기 있는 벡터 저장소에 인덱싱합니다. RESTful API 또는 웹 UI를 통해 자연어로 질의하고 최첨단 LLM 기반의 정밀하고 맥락 있는 답변을 얻을 수 있습니다. 플랫폼은 임베딩 모델의 맞춤화, 액세스 제어, 분석 대시보드 및 기존 워크플로우에의 손쉬운 통합도 제공하여 지식 관리, 지원, 연구 애플리케이션에 이상적입니다.

BeeAI는 코딩 없이 AI 에이전트를 구축하고 관리할 수 있는 웹 기반 플랫폼입니다. PDF, CSV와 같은 문서 수집, API 및 도구와의 통합, 에이전트 메모리 관리, 채팅 위젯 또는 API를 통한 배포를 지원합니다. 분석 대시보드와 역할 기반 액세스 제어를 통해 성능 모니터링, 워크플로우 개선 및 확장이 가능합니다.

Castorice-LLM-Service는 다양한 대형 언어 모델 제공자와 표준화된 HTTP 인터페이스를 즉시 제공합니다. 개발자는 환경 변수 또는 설정 파일을 통해 여러 백엔드(클라우드 API 및 자체 호스팅 모델)를 구성할 수 있습니다. 원활한 벡터 데이터베이스 통합을 통해 검색 강화 생성과 맥락 기반 응답이 가능하며, 요청 배치는 처리량과 비용을 최적화하고, 스트리밍 엔드포인트는 토큰별 응답을 제공합니다. 내장 캐시, RBAC, Prometheus 호환 메트릭을 통해 안전하고 확장 가능하며 관찰 가능한 온프레미스 또는 클라우드 환경 배포를 지원합니다.

RAG 기반의 지능형 대화 AI 에이전트는 벡터 저장소를 기반으로 하는 검색 계층과 Google Gemini LLM을 LangChain을 통해 결합하여 컨텍스트 풍부한 지식 추출을 지원합니다. 사용자는 PDF, 웹 페이지 또는 데이터베이스와 같은 문서를 인덱싱하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 쿼리를 제기하면, 에이전트는 관련 문장을 검색하여 프롬프트 템플릿에 넣고 간결하고 정확한 답변을 생성합니다. 모듈형 구성 요소를 통해 데이터 소스, 벡터 저장소, 프롬프트 엔지니어링, LLM 백엔드를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 도메인 특화 Q&A 봇, 지식 탐색기, 연구 보조 도구 개발을 간소화하며, 대규모 문서 컬렉션에서 실시간으로 확장 가능한 인사이트를 제공합니다.

AgenticRAG는 리트리벌 강화 생성(RAG)을 활용하는 자율 에이전트를 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 문서를 벡터 스토어에 인덱싱하고, 관련 컨텍스트를 검색하며, 이를 LLM에 공급하여 맥락 기반의 응답을 생성하는 구성요소를 갖추고 있습니다. 외부 API와 도구를 통합하고, 대화 이력을 추적하는 메모리 저장소를 구성하며, 다단계 의사결정 과정을 조율하는 맞춤형 워크플로우를 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 Pinecone, FAISS와 같은 인기 벡터 데이터베이스와 OpenAI 등 LLM 제공자를 지원하여 원활한 전환 또는 다중 모델 구성을 가능하게 합니다. 에이전트 루프와 도구 관리를 위한 추상 계층을 내장하여, 문서 QA, 자동 연구 및 지식 기반 자동화와 같은 작업을 수행하는 에이전트 개발을 단순화하며, 보일러플레이트 코드를 줄이고 배포 속도를 높입니다.

Agent Forge는 CLI 스캐폴드 명령어를 통해 기본 코드를 생성하고, 대화 템플릿과 구성 설정을 만들어 AI 에이전트 개발 전체 수명 주기를 단순화합니다. 개발자는 에이전트 역할을 정의하고, LLM 제공자를 연결하며, 벡터 데이터베이스, REST API, 맞춤형 플러그인과 같은 외부 도구를 YAML 또는 JSON 설명자를 사용하여 통합할 수 있습니다. 프레임워크는 로컬 실행, 대화 테스트, Docker 이미지 또는 서버리스 함수로 패키징하여 손쉽게 배포할 수 있는 기능을 지원합니다. 내장 로깅, 환경 프로필, VCS 후크로 디버깅, 협업, CI/CD 파이프라인이 용이해집니다. 이 유연한 아키텍처는 챗봇, 자율 연구 보조, 고객 지원 봇, 도메인 간 작업 자동화 워크플로우 등을 최소한의 설정으로 생성하는 것을 지원합니다.

Graphium은 구조화된 데이터 수집, 의미 임베딩 생성, 하이브리드 검색을 지원하는 지식 그래프 및 LLM 오케스트레이션 프레임워크입니다. 인기 있는 LLM, 그래프 데이터베이스, 벡터 저장소와 통합되어 해석 가능하고 그래프 기반 AI 에이전트를 실현합니다. 사용자는 그래프 구조를 시각화하고, 관계를 질의하며, 다중 홉 추론을 사용할 수 있습니다. RESTful API, SDK, 웹 UI를 제공하여 파이프라인 관리, 쿼리 모니터링, 프롬프트 맞춤화를 가능하게 하여 기업의 지식 관리 및 연구 애플리케이션에 적합합니다.

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.

RagFormation은 검색 보강 생성 워크플로우 구현을 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 플랫폼은 다양한 데이터 소스(문서, 웹 페이지, 데이터베이스)를 인제스트하고 인기 있는 LLM을 사용하여 임베딩을 추출합니다. Pinecone, Weaviate 또는 Qdrant와 같은 벡터 데이터베이스와 원활히 연결되어 관련 정보를 저장하고 검색합니다. 사용자는 맞춤 프롬프트 정의, 대화 흐름 구성, 인터랙티브 채팅 인터페이스 또는 REST API 배포를 통해 실시간 질문 답변을 수행할 수 있습니다. 내장된 모니터링, 액세스 제어, 여러 LLM 제공업체(OpenAI, Anthropic, Hugging Face) 지원으로, RagFormation은 팀이 빠르게 프로토타입을 제작하고 반복하며 지식 기반 AI 애플리케이션을 대규모로 운영할 수 있게 하며 개발 비용을 최소화합니다. 저코드 SDK와 포괄적인 문서로 기존 시스템과의 통합이 가속화되며, 부서 간 협업이 원활해지고 시장 출시 시간이 단축됩니다.