В своей основе продвинутый RAG предоставляет разработчикам модульную архитектуру для реализации рабочих процессов RAG. В рамках платформы реализованы обменные компоненты для загрузки документов, стратегий сегментации, генерации встраиваний, сохранения векторных данных и вызова LLM. Такая модульность позволяет пользователям комбинировать backend-выстраивания (OpenAI, HuggingFace и т. д.) и векторные базы данных (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG включает утилиты для пакетной обработки, слои кеширования и скрипты оценки точности/полноты. Обеспечивая абстракцию общих шаблонов RAG, он уменьшает объём стандартного кода и ускоряет эксперименты, что делает его идеальным для чат-ботов на базе знаний, поиска по предприятиям и динамического суммирования больших массивов документов.

SearchUnify предлагает всестороннюю единую когнитивную платформу, предназначенную для повышения качества поддержки клиентов и самообслуживания с помощью AI-решений. Она предоставляет функции корпоративного поиска, движки аналитики и различные AI-приложения для улучшения поиска информации, решения проблем и взаимодействия с клиентами. Используя многоплатформенный поиск, обработку естественного языка и анализ пробелов в контенте, SearchUnify обеспечивает более быстрые и точные ответы, что повышает общую удовлетворенность клиентов.