Chat-With-CUHKSZ oferece um pipeline simplificado para construir um chatbot específico de domínio baseado na base de conhecimento do CUHKSZ. Após clonar o repositório, os usuários configuram suas credenciais de API do OpenAI e especificam fontes de documentos, como PDFs do campus, páginas da web e artigos de pesquisa. A ferramenta usa LlamaIndex para pré-processar e indexar os documentos, criando um armazenamento vetorial eficiente. O LangChain orquestra a recuperação e os prompts, entregando respostas relevantes em uma interface conversacional. A arquitetura suporta a adição de documentos personalizados, ajuste de estratégias de prompt e implantação via Streamlit ou um servidor Python. Também integra melhorias opcionais de busca semântica, suporta logging de consultas para auditoria, e pode ser estendido para outras universidades com configuração mínima.

Agentic-RAG-DeepSeek combina a orquestração agentica com técnicas RAG para habilitar aplicações avançadas de conversação e pesquisa. Primeiro, processa corpora de documentos, gerando embeddings usando LLMs e armazenando-os na base de dados vetorial DeepSeek. Em tempo de execução, um agente de IA recupera passagens relevantes, constrói prompts sensíveis ao contexto e usa LLMs para sintetizar respostas precisas e concisas. A estrutura suporta fluxos de trabalho de raciocínio iterativos de múltiplos passos, operações baseadas em ferramentas e políticas personalizáveis para comportamento flexível do agente. Desenvolvedores podem ampliar componentes, integrar APIs ou ferramentas adicionais e monitorar o desempenho do agente. Seja construindo sistemas de perguntas e respostas dinâmicos, assistentes de pesquisa automatizados ou chatbots específicos de domínio, Agentic-RAG-DeepSeek fornece uma plataforma modular e escalável para soluções de IA baseadas em recuperação.