Crawlr 是一個開源的 CLI AI 代理，旨在簡化將網路資訊整合到結構化知識庫的過程。它利用 OpenAI 的 GPT-3.5/4 模型，遍歷指定的網址，清理並拆分原始 HTML 為有意義的文字段落，產生概要並建立向量嵌入以進行高效的語義搜尋。此工具支援設定爬取深度、域名篩選和槽數大小，讓用戶能根據專案需求調整輸入流程。透過自動化鏈結探索與內容處理，Crawlr 降低手動資料收集的工作量，加速 FAQ、聊天機器人和研究資料庫的建立，並能與 Pinecone、Weaviate 或本地 SQLite 等向量資料庫無縫整合。模組化設計方便擴展自定義解析器和嵌入提供者。

OpenAI Agents Chatbot讓開發者能將多個專用AI代理（例如工具、知識檢索、記憶模組）整合並管理於單一對話應用。它具有思考鏈路協調、會話紀錄記憶、可配置的工具端點，並能無縫與OpenAI API互動。使用者可以自訂每個代理的行為，部署於本地或雲端環境，並用額外模組擴充框架。這促進進階聊天機器人、虛擬助理與任務自動化系統的開發。

Agentic-RAG-DeepSeek結合代理式調度與RAG技術，促使先進的對話和研究應用得以實現。其先處理文件語料庫，運用大語言模型（LLMs）生成嵌入並存入DeepSeek向量資料庫。運行時，AI代理會檢索相關段落，構建上下文感知的提示，並利用LLMs合成準確、簡潔的回應。該框架支持多步推理流程、工具操作和可定制的策略，以彈性控制代理行為。開發者能擴充組件、整合額外API或工具，並監控代理性能。無論是建立動態問答系統、自動研究助手或特定領域的聊天機器人，Agentic-RAG-DeepSeek都提供一個可擴展、模組化的平台，用於檢索驅動的AI解決方案。

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。