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.

Местный исследователь RAG Deepseek сочетает мощные возможности обхода и индексирования файлов Deepseek с векторным семантическим поиском и локальными выводами LLM, создавая автономного агента для поиска с дополнением (RAG). Пользователи настраивают каталог для индексирования различных форматов документов — PDF, Markdown, текст и другие — с помощью интеграции пользовательских embedding-моделей через FAISS или другие векторные хранилища. Запросы обрабатываются через локальные открытые модели (например, GPT4All, Llama) или удалённые API, возвращая краткие ответы или суммы на основе индексированного содержимого. С удобным интерфейсом CLI, настраиваемыми шаблонами подсказок и поддержкой инкрементных обновлений, инструмент обеспечивает сохранение конфиденциальности данных и офлайн-доступ для исследователей, разработчиков и специалистов по знаниям.

Query-Bot интегрирует загрузку документов, сегментацию текста и векторные вставки для создания поискового индекса из PDF, текстовых файлов и документов Word. Используя LangChain и GPT-3.5 Turbo от OpenAI, он обрабатывает пользовательские запросы, извлекая релевантные части документов и генерируя краткие ответы. Интерфейс на базе Streamlit позволяет пользователям загружать файлы, отслеживать историю разговоров и настраивать параметры. Его можно развернуть локально или в облачных средах, предлагая расширяемую платформу для пользовательских агентов и баз знаний.