Этот проект демонстрирует комплексную систему для создания поисково-усиленных AI-агентов с помощью LlamaIndex. Он проводит разработчиков через весь рабочий процесс: от загрузки документов и создания векторных хранилищ до определения пользовательских циклов агента для контекстных вопросов и ответов. Используя мощные возможности индексирования и поиска LlamaIndex, пользователи могут интегрировать любые модели, совместимые с OpenAI, настраивать шаблоны подсказок и управлять диалогами через CLI. Модульная структура поддерживает множество соединителей данных, расширений плагинов и динамическую настройку ответов, что ускоряет создание прототипов корпоративных ассистентов, интерактивных чатботов и исследовательских инструментов. Это решение упрощает создание домен-специфических AI-агентов на Python, обеспечивая масштабируемость, гибкость и простоту интеграции.

GuruBase — это SaaS-платформа, которая позволяет непрофессионалам создавать мощных AI-чатботов, загружая документы, подключая сайты или связывая базы знаний. Пользователи могут выбрать преднастроенные шаблоны или настроить подсказки и сценарии под конкретные задачи, а затем развернуть агентов через веб-виджеты, Slack и Microsoft Teams. GuruBase предоставляет информационные панели для отслеживания использования, производительности и удовлетворенности пользователей, обеспечивая постоянную оптимизацию. Уровень безопасности и управление доступом на основе ролей защищают чувствительные данные.

Legal Tech Chat — это чат-приложение на базе ИИ, предназначенное для тематик, таких как проверка контрактов, контроль соответствия и дилижанс. Поддерживает импорт документов в различных форматах, включая PDF и Word, и использует передующую обработку естественного языка для ответов на вопросы, выделения важных пунктов и создания кратких обзоров длинных юридических текстов. Агент также умеет сравнивать несколько документов, отслеживать изменения и предоставлять оценки рисков для определённых условий. Глубокая интеграция в существующие рабочие процессы помогает юридическим командам уменьшить ручной труд, выявлять потенциальные проблемы и ускорять принятие решений при переговорах или проверках регулирования.

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.

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.