網路安全的RAG結合了大型語言模型與向量檢索的力量，改變了安全團隊訪問與分析網路安全資訊的方式。用戶首先導入如MITRE ATT&CK矩陣、CVE條目與安全公告等文件。框架接著對每個文件生成嵌入向量並存入向量資料庫。當用戶提交查詢時，RAG會檢索最相關的文件片段，傳遞至LLM，並返回精確且富有情境的回應。此方法確保答案基於權威資料來源，降低幻覺現象，同時提升準確性。利用可定制的資料流程與多種嵌入模型及LLM供應者的支援，團隊可調整系統以符合其獨特的威脅情報需求。

AgenticRAG提供一個模組化架構，用於創建利用檢索增強生成（RAG）的自主代理。它包含索引文件到向量存儲、檢索相關上下文並輸入大型語言模型生成上下文感知回應的組件。用戶可整合外部API和工具，配置記憶體存儲以追蹤對話歷史，並定義自定義工作流程以協調多步決策流程。該框架支持流行的向量資料庫如Pinecone和FAISS，以及如OpenAI的LLM提供者，實現無縫切換或多模型設置。有內建的代理循環與工具管理抽象，簡化文件問答、自動研究及知識驅動自動化任務的開發，減少範例程式碼，加快部署速度。

可控RAG框架提供一個模組化的方法來建構檢索增強生成系統。它允許配置和串聯檢索組件、記憶模塊以及生成策略。開發者可插入不同的大型語言模型（LLM）、向量資料庫和策略控制器，以調整文檔在生成前的提取和處理方式。基於Python，包含索引、查詢、對話歷史追蹤和行動控制流程等工具，適用於聊天機器人、知識助手及研究工具。

Multi-Agent-RAG提供一個模組化框架，用於構建由多個專用AI代理人協調工作的基於檢索的生成應用（RAG）。開發者配置個別代理人：檢索代理連接向量存儲以提取相關文件；推理代理執行思維鏈分析；生成代理用大語言模型合成最終回應。框架支持插件擴展、可配置提示語和全面日誌紀錄，實現與主流LLM API及向量資料庫的無縫整合，改善RAG的準確性、擴展性與開發效率。

SmartRAG是一個模塊化的Python函式庫，設計用於搭配大型語言模型的檢索增強生成（RAG）工作流程。它結合了文件引入、向量索引和先進的LLM API，可提供準確且富含上下文的回應。用戶可以匯入PDF、文本檔或網頁，使用FAISS或Chroma等流行的向量存儲進行索引，並定義自訂的提示範本。SmartRAG負責協調檢索、提示組合與LLM推理，並回傳依據資料來源的連貫答案。通過抽象化RAG流程的複雜度，加快知識庫問答系統、聊天機器人及研究助理的開發速度。開發者可以擴充連接器、更換LLM供應商，並微調檢索策略以符合特定知識領域。

rag-services是一個可擴展的平台，將RAG流程拆分成不同的微服務。它提供文件存儲服務、向量索引服務、嵌入服務、多個LLM推理服務，以及協調工作流程的編排器。每個模組都提供REST API，允許你組合資料庫和模型供應商。支持Docker和Docker Compose，可以在本地或Kubernetes叢集部署。此框架支持為聊天機器人、知識庫和自動文件問答提供擴展性和容錯性強的解決方案。

此基於RAG的智慧對話AI代理，結合支持向量存儲的檢索層與Google的Gemini LLM，通過LangChain推動富含語境的知識提取。用戶將PDF、網頁或資料庫中的文件索引到向量資料庫中。當提問時，代理會檢索最相關的段落，並輸入提示模板，生成簡潔且準確的答案。模組化元件允許自訂資料來源、向量存儲、提示工程與LLM後端。此開源框架簡化開發領域專屬問答機器人、知識探索者與研究助手，能從大量文檔中即時擷取可擴展的洞見。

RagaAI是一個基於AI的平台，旨在將數據分析和決策制定提升到新高度。它利用尖端的機器學習算法收集、處理和分析大量數據。通過提供深入的洞察和預測分析，RagaAI使企業能夠快速有效地做出明智的決策。組織可以期待改善戰略發展、優化操作和通過針對其特定需求量身定制的數據驅動洞察來增強競爭優勢。

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。

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。

Cognita提供一個模組化架構，用於建構RAG應用：導入和索引文件、選擇OpenAI、TrueFoundry或第三方的嵌入提供者，並用YAML或Python DSL來配置檢索管道。其整合的前端界面讓你測試查詢、調整檢索參數並視覺化向量相似度。驗證完成後，Cognita提供Kubernetes和無伺服器環境的部署模板，可幫助你在生產環境中擴展知識驅動的AI助手，同時具備監控和安全性。

本地 RAG 研究人員 Deepseek 結合了 Deepseek 強大的文件爬取與索引能力、基於向量的語義搜尋，以及本地 LLM 的推理能力，打造一個獨立的檢索增強生成（RAG）代理。用戶可配置目錄以索引各種文件格式，包括 PDF、Markdown、文本等，並將自訂的嵌入模型集成透過 FAISS 或其他向量存儲。查詢運行於本地開源模型（如 GPT4All、Llama）或遠端 API，根據索引內容回傳簡潔答案或摘要。有直觀的 CLI 介面、可自訂的提示範本，及支援增量更新，確保資料隱私與離線存取便利，適合研究人員、開發者與知識工作者使用。

RAGFlow是一個功能強大的開源RAG（檢索增強生成）引擎，旨在簡化AI代理的開發與部署。它將深層文件理解與向量相似度搜索結合，對PDF、網頁和資料庫中的非結構化數據進行攝取、預處理和索引，建立定制知識庫。開發者可以利用其Python SDK或RESTful API，檢索相關上下文並用任何LLM模型生成準確回應。RAGFlow支持建構多樣化的代理工作流程，例如聊天機器人、文件摘要和Text2SQL生成器，實現客戶支援、研究和報告任務的自動化。其模組化架構及擴展點，確保與現有流程的無縫整合，並保障擴展性與降低幻覺誤差。

RAGNA Nano是一款革命性的桌面應用程式，設計為私人AI助手。它促進任務自動化，簡化工作流程，而保持你的數據隱私。這款創新工具離線運行，提供智能功能，如文本處理、個人聊天機器人等，可以根據個人需求進行定制。無論是個人使用還是專業用途，RAGNA Nano都能顯著提高效率，讓你專注於真正重要的事情。體驗一種新的方式來提升生產力，而不妥協安全性。

通過將 PDF、網址和文本轉換為智能檢索增強生成（RAG）聊天機器人輕鬆訓練和分享知識庫。使用 iFrame 可以在任何地方嵌入這些聊天機器人。這個用戶友好的平台允許無縫集成和分享信息，非常適合增強客戶支持、創建教育工具或優化商業流程。

Klart AI是一個由AI驅動的工作助理，旨在徹底改變工作場所的生產力和協作。利用先進的搜索能力和無伺服器RAG技術，Klart AI高效地生成精確的答案和可操作的見解。它無縫集成主要平台和數據庫，提供一個一致的工作環境，使數據易於訪問，協作變得簡單。無論是每天的任務管理、訪問公司知識還是增強溝通，Klart AI都可以作為一個多功能助理，簡化工作流程，提高組織效率。

RagHost簡化了使用增強檢索生成（RAG）技術開發AI驅動的內部工具的過程。用戶可以通過單一API嵌入文檔或文本並提出問題。在幾分鐘內，RagHost讓您能夠建立高效的內部搜索工具或面向客戶的應用，大幅減少開發複雜AI工具所需的時間和精力。

Ragie是一個穩健的RAG即服務平台，為開發者簡化了構建與多種數據源連接的AI應用的過程。它提供易用的API來進行數據索引和檢索，並提供適用於Google Drive和Notion等應用的連接器。開發者可以專注於創建智能應用，而無需處理基礎設施和數據管理的複雜性。該平台旨在加速開發過程，使團隊能比以往更快地交付優質應用。

AG智能助手是一個先進的AI助手，集成多種功能，以協助用戶完成日常任務。擁有GPT聊天、PDF分析和SD/DALL-E 3繪圖等功能，為尋求提高工作效率的個人提供一站式解決方案。智能設計確保了無縫的互動和輸出，無論您是在生成書面內容、視覺或分析數據。專為商業專業人士、教育工作者和創意人員量身定制，作為現代工作流中的綜合數字助手脫穎而出。

LangSaaS是一個尖端的無碼模板，用於開發AI驅動的聊天應用程序。利用檢索增強生成（RAG）技術，它使用戶能夠創建可以與用戶進行有意義對話的個性化聊天機器人。這個工具與各種數據源無縫集成，允許快速部署文檔聊天解決方案。無論您是企業家、教育工作者還是商業專業人士，LangSaaS都簡化了創建智能聊天解決方案的過程，使其對任何人都可訪問，無論技術背景如何。