O ChainLite simplifica a criação de agentes de IA ao abstrair as complexidades da orquestração de LLM em módulos de cadeia reutilizáveis. Usando decoradores Python simples e arquivos de configuração, os desenvolvedores definem comportamentos de agentes, interfaces de ferramentas e estruturas de memória. A estrutura integra-se com provedores populares de LLM (OpenAI, Cohere, Hugging Face) e fontes de dados externas (APIs, bancos de dados), permitindo que os agentes obtenham informações em tempo real. Com uma UI baseada em navegador, alimentada pelo Streamlit, os usuários podem inspecionar o histórico de conversas por token, depurar prompts e visualizar gráficos de execução de cadeia. O ChainLite suporta múltiplos destinos de implantação, de desenvolvimento local a containers de produção, facilitando a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros e equipes de produto.

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.