NeuralGPT foi projetado para simplificar o desenvolvimento de Agentes de IA oferecendo componentes modulares e pipelines padronizados. Em seu núcleo, apresenta classes de Agentes personalizáveis, geração aumentada por recuperação (RAG) e camadas de memória para manter o contexto conversacional. Os desenvolvedores podem integrar bancos de dados vetoriais (por exemplo, Chroma, Pinecone, Qdrant) para busca semântica e definir agentes de ferramentas para executar comandos externos ou chamadas de API. A estrutura suporta múltiplos backends de LLM como OpenAI, Hugging Face e Azure OpenAI. NeuralGPT inclui uma CLI para prototipagem rápida e um SDK em Python para controle programático. Com recursos integrados de registro, tratamento de erros e arquitetura de plugins extensível, ela acelera o implantação de assistentes inteligentes, chatbots e fluxos de trabalho automatizados.

AI_RAG fornece uma solução modular de geração aprimorada por recuperação que combina indexação de documentos, busca vetorial, geração de embutimento e composição de respostas orientadas por LLM. Os usuários preparam corpora de documentos de texto, conectam um armazenamento vetorial como FAISS ou Pinecone, configuram pontos finais de incorporação e LLM, e executam o processo de indexação. Quando uma consulta chega, o AI_RAG recupera as passagens mais relevantes, as alimenta juntamente com o prompt no modelo de linguagem escolhido e retorna uma resposta fundamentada no contexto. Seu design extensível permite conectores personalizados, suporte a múltiplos modelos e controle granular sobre parâmetros de recuperação e geração, ideal para bases de conhecimento e agentes conversacionais avançados.

A estrutura do Agente RAG Controlável fornece uma abordagem modular para construir sistemas de Geração Aumentada por Recuperação. Permite configurar e encadear componentes de recuperação, módulos de memória e estratégias de geração. Desenvolvedores podem conectar diferentes LLMs, bancos de dados vetoriais e controladores de políticas para ajustar como os documentos são recuperados e processados antes da geração. Construído em Python, inclui utilitários para indexação, consulta, rastreamento do histórico de conversação e fluxos de controle baseados em ações, tornando-o ideal para chatbots, assistentes de conhecimento e ferramentas de pesquisa.