Rags предоставляет модульную pipeline для построения приложений с дополненной генерацией и поиском. Интегрируется с популярными векторными хранилищами (например, FAISS, Pinecone), предлагает настраиваемые шаблоны подсказок и модули памяти для хранения контекста. Разработчики могут переключаться между поставщиками LLM, такими как Llama-2, GPT-4 и Claude2, через единый API. Rags поддерживает потоковую обработку ответов, кастомную предварительную обработку и хуки оценки. Благодаря расширяемому дизайну он легко интегрируется в производственные системы, обеспечивая автоматический ввод документов, семантический поиск и масштабные задачи генерации для чат-ботов, ассистентов по знаниям и сжатия документов.

AgenticRAG обеспечивает модульную архитектуру для создания автономных агентов, использующих генерацию с помощью поиска (RAG). Он предоставляет компоненты для индексирования документов в векторных хранилищах, поиска релевантного контекста и подачи его в LLM для генерации ответов с учетом контекста. Пользователи могут интегрировать внешние API и инструменты, настраивать хранилища памяти для отслеживания истории разговоров и определять собственные рабочие процессы для управления многошаговыми решениями. Фреймворк поддерживает популярные векторные базы данных, такие как Pinecone и FAISS, а также поставщиков LLM, например OpenAI, что позволяет легко переключаться или использовать несколько моделей. Встроенные абстракции для циклов агентов и управления инструментами упрощают разработку задач типа документационных FAQ, автоматизированных исследований и интеллектуальной автоматизации, уменьшая объем шаблонного кода и ускоряя развертывание.