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。

Real-Agents旨在簡化創建和協調能獨立完成複雜任務的AI代理。基於Python並兼容主要的大型語言模型，框架具有模組化設計，核心組件包括語言理解、推理、記憶存儲和工具執行。開發者可快速集成Web API、資料庫與自定義函數來擴展代理能力。支持記憶機制以在交互中保持上下文，實現多回合對話與長時間運行的工作流程。平台亦包含日誌記錄、除錯和量產擴展工具。通過抽象低層細節，Real-Agents 精簡開發流程，讓團隊專注於任務邏輯，提供強大的自動化解決方案。

LangChain 客戶支援聊天機器人運用LangChain框架與大型語言模型，打造符合支援場景的智能對話代理。它整合向量庫以存取並檢索公司專屬文件，確保回應內容與上下文一致。此機器人能持有多輪對話記憶，自然應對後續問題，並支援自訂提示模板以符合品牌語調。藉由內建API整合方案，使用者可以連結至CRM或知識庫等外部系統。此開源方案簡化自託管支援機器人的部署，縮短回應時間、標準化答案，並幫助團隊在無需精深AI專業的情況下擴展支援作業。