No seu núcleo, o RAG avançado fornece aos desenvolvedores uma arquitetura modular para implementar fluxos de trabalho RAG. A estrutura apresenta componentes intercambiáveis para ingestão de documentos, estratégias de fragmentação, geração de embeddings, persistência de banco de dados vetorial e invocação de LLM. Essa modularidade permite aos usuários misturar e combinar backends de embedding (OpenAI, HuggingFace, etc.) e bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone, Milvus). O RAG avançado também inclui utilitários para processamento em lote, camadas de cache e scripts de avaliação de métricas de precisão/recall. Ao abstrair padrões comuns de RAG, reduz a quantidade de código repetitivo e acelera a experimentação, tornando-o ideal para chatbots baseados em conhecimento, busca empresarial e sumarização dinâmica de grandes coleções de documentos.