LangGraph-Chatchat作為一個記憶管理插件，運用LangGraph的圖形數據庫模型來儲存和檢索對話內容。在運行期間，使用者輸入與代理回應會轉換為語意節點並建立關聯，形成完整的知識圖。此結構能高效利用相似度、關鍵字或自定義篩選條件查詢過去的互動。插件支援配置記憶持久性、節點合併與TTL策略，確保相關內容的保留而不造成資料膨脹。配備序列化器與接口，LangGraph-Chatchat能無縫整合至ChatChat部署環境，為開發者提供強大的解決方案，建構具長期記憶、提升回應相關度及處理複雜對話流程的AI代理。

LLM驅動的RAG系統是一個針對開發者的框架，用於建立檢索增強式生成（RAG）管道。提供文件集合的嵌入模組、FAISS、Pinecone或Weaviate的索引，以及反應時的相關語境檢索。系統利用LangChain封裝管理調度LLM調用，支持提示模板、串流回應與多向量存儲驅動器。簡化知識庫端到端的部署過程，從嵌入模型配置到提示設計與結果後處理均可自定義。

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。