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。

Financial Agentic RAG結合了文件導入、基於嵌入的檢索以及由GPT驅動的生成，提供一個互動式的財務分析助手。該代理流程在搜尋和生成AI之間取得平衡：PDF、試算表和報告被向量化，使上下文檢索相關內容成為可能。用戶提交問題時，系統會獲取最匹配的段落，並調整語言模型以產生簡潔、準確的財務洞察。可以本地或雲端部署，支持自定義數據連接器、提示模板，以及如Pinecone或FAISS的向量存儲。