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。

LlamaIndex是一個面向開發者的Python庫，旨在彌合大型語言模型與私有或領域專用數據之間的鴻溝。它提供多種類型的索引，如向量索引、樹狀索引和關鍵詞索引，以及數據庫、文件系統和Web API的適配器。該框架包含將文檔切片成節點、利用流行的嵌入模型進行嵌入，並進行智能檢索以提供上下文的工具。配備內建緩存、查詢模式和節點管理功能，LlamaIndex使構建檢索增強生成變得簡單，能在聊天機器人、問答服務和分析管道中提供高精度且豐富上下文的回應。

Rhippo改變了團隊與LLM聊天機器人合作的方式。透過創建一個「大腦」，將相關的背景信息注入提示中，並保持不斷更新的知識數據庫，確保僅分享重要的項目信息。設定快速，少於10分鐘，並包括與Slack和Google Drive的集成，以實現無縫通信。Rhippo承諾使用最先進的嵌入模型來改善回應，並通過Google Drive保證數據的透明性。

本質上，Memary 提供一個模組化的記憶管理系統，專為大型語言模型代理而設。通過統一 API 抽象記憶體交互，支援多種儲存後端，包括內存字典、Redis 進行分散快取以及 Pinecone 或 FAISS 等向量存儲進行語義搜尋。用戶可以定義基於結構的記憶（情節、語義或長期）並利用嵌入模型自動填充向量儲存。檢索功能允許在對話中召回相關記憶，提升代理的回應質量與過往交互或專用領域資料相關性。設計上具擴展性，Memary 支援定制後端與嵌入函數，適合打造穩健且有狀態的 AI 應用，如虛擬助手、客戶服務機器人及需持久知識的研究工具。