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.

O Chatbot LangChain para Suporte ao Cliente aproveita o framework LangChain e grandes modelos de linguagem para fornecer um agente conversacional inteligente adaptado para cenários de suporte. Ele integra um armazenamento vetorial para armazenamento e recuperação de documentos específicos da empresa, garantindo respostas precisas baseadas no contexto. O chatbot mantém memória de múltiplos turnos para lidar com perguntas de seguimento naturalmente e suporta modelos de prompt personalizáveis para alinhar com o tom da marca. Com rotinas integradas para integração de APIs, os usuários podem conectar-se a sistemas externos como CRMs ou bases de conhecimento. Esta solução de código aberto simplifica a implementação de um bot de suporte auto-hospedado, permitindo às equipes reduzir tempos de resposta, padronizar respostas e ampliar as operações de suporte sem necessidade de conhecimento avançado em IA.