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.

Captum — это расширяемая библиотека, которая предоставляет общие реализации для интерпретируемости моделей в PyTorch. Она направлена на разъяснение сложных моделей машинного обучения, предлагая несколько алгоритмов для анализа и понимания предсказаний моделей. Captum включает в себя разнообразные методы, такие как абляция признаков, интегрированные градиенты и другие, которые помогают исследователям и разработчикам осмысливать и улучшать свои модели.