Multi-Agent-RAG fornece uma estrutura modular para construir aplicações de geração aumentada por recuperação (RAG) coordenando vários agentes de IA especializados. Desenvolvedores configuram agentes individuais: um agente de busca que conecta a bancos de dados vetoriais para obter documentos relevantes; um agente de raciocínio que realiza análises de cadeia de pensamento; e um agente de geração que sintetiza respostas finais usando grandes modelos de linguagem. O framework suporta extensões por plugins, prompts configuráveis e logs abrangentes, permitindo integração tranquila com APIs populares de LLM e bancos de dados vetoriais para melhorar a precisão, escalabilidade e eficiência no desenvolvimento de RAG.

AnythingLLM fornece uma solução abrangente para aproveitar a AI sem depender da conectividade com a internet. Este aplicativo suporta a integração de vários grandes modelos de linguagem (LLMs) e permite que os usuários criem agentes de AI personalizados adaptados às suas necessidades. Os usuários podem conversar com documentos, gerenciar dados localmente e desfrutar de amplas opções de personalização, garantindo uma experiência de AI personalizada e privada. O aplicativo de desktop é fácil de usar, permitindo interações eficientes com documentos enquanto mantém os mais altos padrões de privacidade de dados.