本專案展示了一個完整的架構，用於利用LlamaIndex建立具檢索增強的AI代理。它引導開發者完成整個流程，從文件導入和向量存儲建立，到定義適合情境的問題與答案的自訂代理循環。藉由LlamaIndex強大的索引與檢索能力，使用者可以整合任何符合OpenAI標準的語言模型、客製化提示範本，以及通過CLI界面管理對話流程。其模組化架構支援多種資料連結器、插件擴展與動態回應自定義，實現企業級知識助理、互動式聊天機器人與研究工具的快速原型開發。此解決方案簡化了在Python中建立專屬領域的AI代理，確保擴展性、彈性與整合便利性。

GuruBase是一個SaaS平台，讓非技術用戶可以通過上傳文件、連接網站或鏈接知識庫來創建強大的人工智能聊天機器人。用戶可以從預建的會話模板中選擇或自定義提示和流程以滿足特定用途，然後在Web小工具、Slack和Microsoft Teams中部署代理。GuruBase提供分析儀表板，用於追蹤使用情況、性能和用戶滿意度，實現持續優化。安全功能和基於角色的存取控制確保敏感資料的安全。

Legal Tech Chat是一款針對合同審查、合規檢查和盡職調查等法律應用案例量身定制的AI驅動聊天應用。它支持多種格式的文件導入，包括PDF和Word，並採用先進的自然語言處理技術，回答用戶查詢、突出重點條款並生成長篇法律文本的簡潔摘要。該代理還能比較多份文件、追蹤變更、提供針對特定條款的風險評估。通過與現有工作流程的無縫整合，幫助法律團隊減少人工工作、及早發現潛在問題並加快談判或法規審查中的決策。

網路安全的RAG結合了大型語言模型與向量檢索的力量，改變了安全團隊訪問與分析網路安全資訊的方式。用戶首先導入如MITRE ATT&CK矩陣、CVE條目與安全公告等文件。框架接著對每個文件生成嵌入向量並存入向量資料庫。當用戶提交查詢時，RAG會檢索最相關的文件片段，傳遞至LLM，並返回精確且富有情境的回應。此方法確保答案基於權威資料來源，降低幻覺現象，同時提升準確性。利用可定制的資料流程與多種嵌入模型及LLM供應者的支援，團隊可調整系統以符合其獨特的威脅情報需求。

在核心層面，進階 RAG 為開發者提供模組化架構來實作 RAG 工作流程。框架具有可插拔的元件，用於文件攝取、區塊策略、嵌入生成、向量存儲持久化與 LLM 調用。這種模組化允許用戶混合和匹配嵌入後端（OpenAI、HuggingFace 等）與向量資料庫（FAISS、Pinecone、Milvus）。進階 RAG 還包含批次工具、快取層和精確度/召回率評估腳本。通過抽象化常見的 RAG 模式，它減少了樣板程式碼，並加快實驗速度，非常適合知識型聊天機器人、企業搜尋與大量文件的動態摘要。