Rags 提供一個模組化的管線，用於建立檢索增強的生成應用。它可與流行的向量儲存庫（如 FAISS、Pinecone）整合，並提供可配置的提示範本與記憶模組，以維持對話上下文。開發者可以透過統一 API 在 Llama-2、GPT-4 及 Claude2 等不同 LLM 提供者間切換。Rags 支援串流回應、自定義預處理和評估鉤子。其擴展設計允許無縫整合到生產服務中，實現自動文件輸入、語義搜尋及大規模產生任務，適用於聊天機器人、知識助手和文件摘要。

動態多智能體RAG路徑提供模塊化架構，每個智能體處理特定任務，如文件檢索、向量搜索、上下文摘要或生成，而中心協調器則動態路由輸入和輸出。開發者可以定義自定義智能體，通過簡單的配置文件組裝管道，並利用內建的日誌記錄、監控與插件支持。此框架加快複雜RAG解決方案的開發，實現自適應任務分解與並行處理，以提升吞吐量和準確率。

Graph_RAG是一個用Python打造的框架，設計用來構建和查詢知識圖譜，以支援檢索增強生成（RAG）。它支持非結構化文件的導入，透過LLMs或NLP工具自動抽取實體與關係，並存儲於Neo4j等圖形資料庫。借助Graph_RAG，開發者可建立連結的知識圖譜，執行語義圖查詢來識別相關節點與路徑，並將獲得的背景資訊輸入至LLM提示中。此框架提供模組化流程、可配置組件與範例，促進端到端的RAG應用，提升答案的準確度與解釋性，藉由結構化知識表徵。