在核心層面，進階 RAG 為開發者提供模組化架構來實作 RAG 工作流程。框架具有可插拔的元件，用於文件攝取、區塊策略、嵌入生成、向量存儲持久化與 LLM 調用。這種模組化允許用戶混合和匹配嵌入後端（OpenAI、HuggingFace 等）與向量資料庫（FAISS、Pinecone、Milvus）。進階 RAG 還包含批次工具、快取層和精確度/召回率評估腳本。通過抽象化常見的 RAG 模式，它減少了樣板程式碼，並加快實驗速度，非常適合知識型聊天機器人、企業搜尋與大量文件的動態摘要。

Trinity-RFT（檢索微調）是一個統一的開源框架，旨在通過結合檢索和微調流程來提升模型的準確性和效率。用戶可以準備語料庫、構建檢索索引，並將檢索到的上下文直接插入訓練循環中。它支持文本、圖像和視頻的多模態檢索，與流行的向量存儲集成，並提供評估指標和部署腳本，以便快速原型設計與生產部署。

JKStack Agents Server作為AI代理部署的集中協調層，提供REST端點來定義命名空間、註冊新代理，並以自訂提示、記憶設定和工具配置啟動代理執行。支援WebSocket串流，能即時傳送由底層語言模型產生的部分輸出。開發者可透過插件管理器擴充核心功能，整合自訂工具、LLM供應商與向量資料庫。伺服器也追蹤執行歷史、狀態和日誌，提升可觀察性與除錯能力。內建支援非同步處理和水平擴展，讓JKStack Agents Server簡化大規模部署高韌性AI工作流程的流程。