No seu núcleo, o RAG avançado fornece aos desenvolvedores uma arquitetura modular para implementar fluxos de trabalho RAG. A estrutura apresenta componentes intercambiáveis para ingestão de documentos, estratégias de fragmentação, geração de embeddings, persistência de banco de dados vetorial e invocação de LLM. Essa modularidade permite aos usuários misturar e combinar backends de embedding (OpenAI, HuggingFace, etc.) e bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone, Milvus). O RAG avançado também inclui utilitários para processamento em lote, camadas de cache e scripts de avaliação de métricas de precisão/recall. Ao abstrair padrões comuns de RAG, reduz a quantidade de código repetitivo e acelera a experimentação, tornando-o ideal para chatbots baseados em conhecimento, busca empresarial e sumarização dinâmica de grandes coleções de documentos.

Pebbling AI é uma infraestrutura de memória dedicada projetada para aprimorar as capacidades do agente de IA. Ao oferecer integrações de armazenamento vetorial, suporte à geração aumentada por recuperação e poda de memória personalizável, garante um processamento eficiente de contexto de longo prazo. Os desenvolvedores podem definir esquemas de memória, construir gráficos de conhecimento e estabelecer políticas de retenção para otimizar o uso de tokens e relevância. Com painéis de análise, as equipes monitoram o desempenho da memória e o engajamento dos usuários. A plataforma suporta coordenação de múltiplos agentes, permitindo que agentes separados compartilhem e acessem conhecimento comum. Seja construindo bots de conversação, assistentes virtuais ou fluxos de trabalho automatizados, o Pebbling AI simplifica o gerenciamento de memória para oferecer experiências personalizadas e ricas em contexto.