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.

LangChain чат-бот для поддержки использует рамки LangChain и крупные языковые модели, чтобы обеспечить интеллектуального агента, адаптированного к сценариям поддержки. Он включает в себя векторный хранилица для хранения и поиска документов, обеспечивает точные ответы в контексте. Бот сохраняет память о ходе беседы для естественного ответа на последующие вопросы и поддерживает настройки шаблонов подсказок для соответствия тону бренда. Встроенные процедуры интеграции API позволяют подключаться к внешним системам, таким как CRM или базы знаний. Это решение с открытым исходным кодом облегчает развертывание самостоятельного вспомогательного бота, сокращает время ответа, стандартизирует ответы и позволяет масштабировать поддержку без глубоких знаний в области ИИ.