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。

Pebbling AI 是一個專用的記憶體基礎設施，旨在提升 AI 代理的能力。透過向量存儲整合、檢索增強生成支援與可自訂的記憶體修剪，確保有效率的長期語境處理。開發者可定義記憶體架構、建構知識圖譜並設定保持策略，以優化 Token 使用率與相關性。配備分析儀表板，團隊可以監控記憶性能與用戶互動。平台也支援多代理協作，讓不同代理共享並存取共同知識。不論是建立對話機器人、虛擬助理或自動化流程，Pebbling AI 都能簡化記憶體管理，交付個人化且豐富語境的體驗。