ragChatbot是一個面向開發者的框架，旨在簡化檢索增強生成聊天機器人的創建流程。它將LangChain流程與OpenAI或其他LLM API整合，用於處理自定義文件集的查詢。用戶可以上傳各種格式的文件（PDF、DOCX、TXT），自動提取文字，並利用流行模型產生嵌入向量。該框架支持FAISS、Chroma和Pinecone等多個向量存儲，以實現高效的相似度搜索。它具有多輪交互的對話記憶層，以及模組化的架構，便於自定義提示範本和檢索策略。透過簡單的CLI或網頁界面，用戶可進行數據輸入、搜索參數配置，並啟動聊天伺服器，以提供具有上下文相關性與準確性的回答。

DocGPT旨在通過提供無縫的對話界面，簡化從文件中提取信息和進行問答的過程。用戶可以上傳PDF、Word或PPT格式的文件，這些文件將通過文本解析器處理。內容被分塊並用OpenAI的嵌入模型進行嵌入，存儲在FAISS或Pinecone等向量數據庫中。用戶提交查詢時，系統通過相似度搜索檢索最相關的文本片段，並利用ChatGPT生成準確且具有上下文的回答。系統支持交互式聊天、文件摘要、可定制的提示，並基於Python和Streamlit界面，方便部署和擴展。

NeuralGPT旨在簡化AI代理開發，提供模組化元件與標準化流程。核心功能包括可定制的代理類別、檢索增強生成（RAG）及維持對話上下文的記憶層。開發者可整合向量資料庫（如Chroma、Pinecone、Qdrant）進行語意搜尋，以及定義工具代理以執行外部命令或API調用。該框架支援多個LLM後端如OpenAI、Hugging Face及Azure OpenAI。NeuralGPT包含CLI，用於快速原型設計與一個Python SDK，用於程式控制。內建記錄、錯誤處理及擴展式插件架構，能加快智慧助理、聊天機器人及自動化流程的部署。

AI_RAG提供一個模組化的檢索增強生成解決方案，結合了文件索引、向量搜索、嵌入產生與LLM驅動的回應組合。用戶準備文本檔案語料庫，連接FAISS或Pinecone等向量存儲，配置嵌入與LLM端點，並執行索引建立流程。有了索引，AI_RAG能搜尋最相關段落，將其與提示一起輸入語言模型，產生有語境的答案。其可擴展設計支援定制連接器、多模型和細粒度控制，適用於知識庫和進階對話代理。

可控RAG框架提供一個模組化的方法來建構檢索增強生成系統。它允許配置和串聯檢索組件、記憶模塊以及生成策略。開發者可插入不同的大型語言模型（LLM）、向量資料庫和策略控制器，以調整文檔在生成前的提取和處理方式。基於Python，包含索引、查詢、對話歷史追蹤和行動控制流程等工具，適用於聊天機器人、知識助手及研究工具。