Le fork OpenSearch (Elasticsearch) d'Amazon Web Service inclut un RAG sur étagère.

On peut y déverser directement sa base de connaissance au format texte et ensuite l'interroger en mode RAG.

C'est pensé pour être utilisé dans une interface conversationnel et ils ont pensé à la persistance des conversations dans une entité "memory"

On peut choisir les modèles de LLM et aussi d'embeddings (ça reste limité aux modèles de OpenAI, Anthropic, Cohere et Bedrock)

C'est pratique pour monter rapidement un projet/prototype mais ensuite ça reste quand même une solution assez fermée si on veut pousser un peu plus loin dans le RAG.