aigc-apps/PAI-RAG
An easy-to-use framework for modular RAG
해결하는 문제
PAI-RAG은 기업 수준의 복잡한 지식 처리와 지능형 Q&A를 위한 오픈소스 에이전트형 RAG 프레임워크입니다. 단순 검색으로는 해결할 수 없는 복잡한 작업을 처리하기 위해 지식 기반 관리, 다중 모달 이해, 에이전트 기반 추론 루프를 통합합니다.
작동 방식
시스템은 "생각-행동-관찰" 루프를 따르는 ReAct(추론 및 행동) 에이전트 엔진을 사용합니다. 이를 통해 작업을 계획하고 도구를 병렬로 호출할 수 있습니다. 벡터 검색, 전체 텍스트 검색, 하이브리드 검색 및 재랭킹을 포함한 다양한 검색 전략을 결합하여 20개 이상의 문서 형식을 지원하는 지식 기반에서 정보를 가져옵니다. 또한 Model Context Protocol (MCP)를 통합하여 도구 세트를 확장하고, 이미지 및 동영상과 같은 다중 모달 입력을 추출하여 인덱싱함으로써 지원합니다.
대상 사용자
데이터 분석, 다중 모달 문서 이해, 실시간 웹 검색이 가능한 고도화된 AI 에이전트를 구축하고 싶은 개발자 및 기업을 위한 것입니다. 깊은 머신러닝 전문 지식이 필요하지 않습니다.
주요 특징
- 다중 모달 기능: 문서에서 이미지를 추출하고 인덱싱하며, 동영상 분석을 통해 설명을 생성합니다.
- 에이전트 기반 추론: Chain-of-Thought 모델(예: DeepSeek-R1)의 내장 지원과 다단계 쿼리에 대한 작업 계획 기능을 제공합니다.
- 기업용 준비 완료: 다중 테넌시, 청크 단위까지 세분화된 RBAC(역할 기반 접근 제어), 관찰성을 위한 OpenTelemetry를 포함합니다.
- 확장 가능한 도구 세트: 내장된 Python 코드 샌드박스, 데이터베이스 쿼리용 Text-to-SQL, 외부 도구 접근을 위한 심층적인 MCP 통합을 제공합니다.
- 광범위한 호환성: 7가지의 다양한 벡터 데이터베이스 백엔드와 OpenAI 호환 LLM을 모두 지원합니다.
관련
- 프로젝트
langflow-ai/openrag인텔리전트 에이전트 기반 문서 검색 플랫폼으로, 사용자가 채팅 인터페이스를 통해 문서를 업로드, 처리하고 RAG를 사용해 질의할 수 있습니다.
- 프로젝트
java-up-up/nexus-agent문서 거버넌스와 하이브리드 RAG 검색부터 ReAct 기반 에이전틱 추론 및 MCP 도구 통합까지 완전한 루프를 구현하는 엔터프라이즈 등급의 AI 에이전트 플랫폼.
- 프로젝트
nageoffer/ragentRagent AI는 Agentic RAG 애플리케이션을 구축하기 위한 프로덕션 준비가 된 Java 플랫폼입니다. 하이브리드 검색(벡터, 키워드, 그래프, 웹), 고급 쿼리 이해, 내결함성을 갖춘 모델 계층화, 다중 레벨 세션 메모리, Redis 기반 트래픽 보호, 그리고 수집부터 답변까지의 완전한 루프를 제공합니다. 코드는 7개의 Maven 모듈(infra‑ai, system, rag, agent, bootstrap, framework, mcp‑server)로 분리되어 AI 벤더, 스토리지, 검색 관심사를 격리하므로 컴포넌트를 교체할 수 있습니다. v2는 ReAct 스타일 에이전트 루프를 사용하며 MCP 도구 호출, Skills, human‑in‑the‑loop 확인을 포함합니다. 프로덕션 기능에는 서킷 브레이커, 트랜잭션 RocketMQ, 멱등성, 추적(Langfuse 선택), SSE 스트리밍, Sa‑Token 보안이 포함됩니다. React UI는 인용이 포함된 채팅/에이전트 뷰와 지식 베이스 및 인텐트 트리 관리를 위한 관리 콘솔을 모두 제공합니다. 대상은 장난감 데모가 아니라 실제 세계에서 확장 가능한 AI 스택이 필요한 Java 백엔드 엔지니어와 면접 준비 후보자입니다.
- 프로젝트
GiovanniPasq/agentic-rag-for-dummies이 리포지토리는 LangGraph를 사용하여 구축된 에이전트 기반의 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 구체적이고 모듈식 예제를 제공합니다. 계층적 문서 인덱싱, 다중 에이전트 쿼리 처리, 인간이 개입하는 명확화, 여러 LLM 공급자(기본값 Ollama) 지원을 포함합니다. 설정, 평가, 관찰을 위한 노트북이 포함되어 있어 학습 및 프로토타이핑에 매우 유용한 자료입니다.
- 프로젝트