RAG для кибербезопасности сочетает мощь больших языковых моделей с векторным поиском для трансформации способов доступа и анализа информации по кибербезопасности. Пользователи начинают с загрузки документов, таких как матрицы MITRE ATT&CK, записи CVE и рекомендации по безопасности. Затем фреймворк создает векторные представления для каждого документа и храни их в векторной базе данных. При отправке запроса RAG извлекает наиболее релевантные части документов, передает их LLM и возвращает точные, насыщенные контекстом ответы. Такой подход обеспечивает ответы, основанные на авторитетных источниках, уменьшает галлюцинации и повышает точность. Благодаря настраиваемым каналам обработки данных и поддержке нескольких провайдеровEmbedding и LLM, команды могут адаптировать систему под свои уникальные потребности в области разведки угроз.

Репозиторий предлагает пошаговый учебник и эталонную реализацию для создания AI-агента на основе ReAct, использующего DeepSeek для поиска высокоразмерных векторов. В нем описывается настройка среды, установка зависимостей и конфигурация хранилищ векторов для пользовательских данных. Агент использует шаблон ReAct для объединения следов рассуждения с внешним поиском знаний, что создает прозрачные и объяснимые ответы. Пользователи могут расширять систему, добавляя дополнительные загрузчики документов, настраивая шаблоны подсказок или меняя базы данных векторов. Эта гибкая структура позволяет разработчикам и исследователям быстро прототипировать мощных диалоговых агентов, которые рассуждают, ищут и взаимодействуют с разными источниками знаний всего несколькими строками кода на Python.