ragChatbot é uma estrutura centrada no desenvolvedor, projetada para facilitar a criação de chatbots de Geração Aumentada por Recuperação. Integra pipelines do LangChain com APIs de OpenAI ou outros LLM para processar consultas contra corpora de documentos personalizados. Os usuários podem carregar arquivos em vários formatos (PDF, DOCX, TXT), extrair texto automaticamente e gerar embeddings usando modelos populares. A estrutura suporta múltiplos bancos de dados vetoriais como FAISS, Chroma e Pinecone para buscas de similaridade eficientes. Inclui uma camada de memória conversacional para interações multi-turno e uma arquitetura modular para personalizar modelos de prompt e estratégias de recuperação. Com uma interface CLI ou web simples, você pode ingerir dados, configurar parâmetros de busca e lançar um servidor de chat para responder às perguntas dos usuários com relevância e precisão contextual.

KoG Playground é uma plataforma de código aberto, baseada no navegador, projetada para simplificar o desenvolvimento de agentes de geração aumentada por recuperação (RAG). Conecta-se a armazéns vetoriais populares como Pinecone ou FAISS, permitindo aos usuários ingerir corpora de texto, calcular embedings e configurar pipelines de recuperação visualmente. A interface oferece componentes modulares para definir modelos de prompts, backends de LLM (OpenAI, Hugging Face) e manipuladores de cadeia. Logs em tempo real exibem uso de tokens e métricas de latência para cada chamada de API, ajudando a otimizar desempenho e custos. Os usuários podem ajustar limites de similaridade, algoritmos de reclassificação e estratégias de fusão de resultados rapidamente, exportando suas configurações como trechos de código ou projetos reproduzíveis. KoG Playground agiliza a prototipagem de chatbots orientados ao conhecimento, aplicações de busca semântica e assistentes de IA personalizados com mínimo esforço de codificação.