ChainLite упрощает создание AI-агентов, снимая сложность оркестрации LLM и переводя её в переиспользуемые модули цепочек. Используя простые декораторы Python и файлы конфигурации, разработчики определяют поведение агента, интерфейсы инструментов и структуры памяти. Фреймворк интегрируется с популярными поставщиками LLM (OpenAI, Cohere, Hugging Face) и внешними источниками данных (API, базы данных), позволяя агентам получать информацию в реальном времени. Встроенный браузерный UI, подкрепленный Streamlit, позволяет пользователям просматривать историю по токенам, отлаживать подсказки и визуализировать графы выполнения цепочек. ChainLite поддерживает множество целей развертывания — от локальной разработки до производственных контейнеров, обеспечивая беспрепятственное сотрудничество между учеными данных, инженерами и продуктологами.

Модульный подход фреймворка Controllable RAG позволяет строить системы расширенного поиска с возможностью настройки и соединения компонентов поиска, памяти и стратегий генерации. Разработчики могут подключать различные LLM, векторные базы данных и контроллеры политик для регулировки методов получения и обработки документов перед генерацией. Основанный на Python, он включает инструменты для индексирования, запросов, отслеживания истории диалогов и управление действиями, что делает его идеальным для чат-ботов, помощников по знаниям и исследовательских инструментов.