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.

O repositório fornece um tutorial passo a passo e implementação de referência para criar um agente de IA baseado em ReAct que usa DeepSeek para recuperação vetorial de alta dimensão. Cobre configuração do ambiente, instalação de dependências e configuração de lojas de vetores para dados personalizados. O agente emprega o padrão ReAct para combinar traços de raciocínio com buscas de conhecimento externo, resultando em respostas transparentes e explicáveis. Os usuários podem estender o sistema integrando carregadores de documentos adicionais, ajustando modelos de prompt ou trocando bancos de dados vetoriais. Essa estrutura flexível permite que desenvolvedores e pesquisadores prototypes agentes de conversação poderosos que raciocinam, recuperam e interagem perfeitamente com várias fontes de conhecimento em apenas algumas linhas de código Python.