Advanced_RAG fornece um pipeline modular para tarefas de geração aumentada por recuperação, incluindo carregadores de documentos, construtores de índices vetoriais e gerenciadores de cadeias. Os usuários podem configurar diferentes bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone), personalizar estratégias de buscadores (pesquisa por similaridade, pesquisa híbrida), e conectar qualquer LLM para gerar respostas contextuais. Também suporta métricas de avaliação e registro de desempenho, sendo projetado para escalabilidade e flexibilidade em ambientes de produção.

O Sistema RAG Potencializado por LLM é uma estrutura voltada para desenvolvedores para construir pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG). Oferece módulos para incorporação de coleções de documentos, indexação via FAISS, Pinecone ou Weaviate, e recuperação de contexto relevante em tempo de execução. O sistema usa wrappers LangChain para orquestrar chamadas de LLM, suporta templates de prompts, respostas em streaming e adaptadores de múltiplos bancos de vetores. Simplifica a implantação de RAG de ponta a ponta para bases de conhecimento, permitindo personalização em cada etapa — desde a configuração do modelo de incorporação até o design do prompt e pós-processamento de resultados.