Advanced_RAG 提供一個模組化的管道，用於檢索增強生成任務，包括文件載入器、向量索引構建器和鏈管理器。用戶可以配置不同的向量資料庫（FAISS、Pinecone）、自訂檢索策略（相似度搜尋、混合搜尋），並插入任何 LLM 以產生具上下文的回應。它還支援評估指標與日誌記錄，用於性能調整，並設計為具有擴展性與可擴充性，適合生產環境使用。

RAGApp 旨在簡化整個 RAG 流程，提供與流行向量資料庫（FAISS、Pinecone、Chroma、Qdrant）及大型語言模型（OpenAI、Anthropic、Hugging Face）的即用型整合。它包含資料導入工具，將文件轉換成嵌入，提供語境感知檢索實現精確知識選擇，以及內建聊天界面或 REST API 伺服器進行部署。開發者可以輕鬆擴充或替換任何組件——加入自訂預處理器、整合外部 API 為工具，或更換 LLM 提供者——同時利用 Docker 和 CLI 工具進行快速原型設計及正式部署。