Granite Retrieval Agent fornece uma plataforma flexível para desenvolvedores construírem agentes de IA generativa reforçada por recuperação que combinam pesquisa semântica e grandes modelos de linguagem. Os usuários podem ingerir documentos de diversas fontes, criar embeddings vetoriais e configurar índices de Azure Cognitive Search ou outros armazenamentos vetoriais. Quando uma consulta chega, o agente busca as passagens mais relevantes, constrói janelas de contexto e chama APIs LLM para respostas ou resumos precisos. Suporta gerenciamento de memória, orquestração de cadeia de pensamento e plugins personalizados para pré e pós-processamento. Deployável com Docker ou diretamente via Python, o Granite Retrieval Agent acelera a criação de chatbots orientados ao conhecimento, assistentes empresariais e sistemas de Q&A, reduzindo ilusões e aumentando a precisão factual.

RAG para Cibersegurança combina o poder de modelos de linguagem de grande escala com recuperação baseada em vetores para transformar a forma como as equipes de segurança acessam e analisam informações de cibersegurança. Os usuários começam ingerindo documentos como matrizes MITRE ATT&CK, entradas CVE e avisos de segurança. A estrutura então gera embeddings para cada documento e os armazena em um banco de dados vetorial. Quando um usuário envia uma consulta, o RAG recupera os trechos mais relevantes, passa-os para o LLM e retorna respostas precisas e ricas em contexto. Essa abordagem garante que as respostas sejam fundamentadas em fontes autoritativas, reduzindo halucinações e melhorando a precisão. Com pipelines de dados personalizáveis e suporte para múltiplos provedores de embeddings e LLM, as equipes podem adaptar o sistema às suas necessidades específicas de inteligência de ameaças.