WARRP 参考架构以运行于机构首选云端或伺服器硬件上的WEKA® 数据平台软件作为其基础层。然后，它整合了NVIDIA的顶尖企业级AI 框架——包括NVIDIA NIM ™ 微服务和NVIDIA NeMo ™ Retriever，两者皆为NVIDIA AI Enterprise软件平台的一部分——以及Run:ai的先进AI 工作负载和GPU 编排功能，还有常用的商业和开源数据管理软件技术，例如用于数据编排的Kubernetes 。
「随着第一波生成式AI 技术于2023 年开始应用于企业，大多数机构的运算和数据基础设施资源都集中在AI 模型训练上。随着生成式AI 模型和应用程式的成熟，许多企业现在正准备转移这些资源，专注于推理，但可能不知从何入手。」WEKA 总政总裁Shimon BenDavid说道。 「大规模运行AI 推理极具挑战性。我们正积极利用WEKA、NVIDIA、Run:ai、Kubernetes 及Milvus 等公司 白俄罗斯 号码数据 领先业界的AI 和云端基础设施方案，开发WEKA AI RAG 架构平台，务求提供一个稳健的生产就绪蓝图，简化RAG 的实施过程，从而提升企业AI 模型的运行准确性、安全性和成本效益。」
WARRP 提供了一个灵活的模组化框架，支援各种大型语言模型(LLM) 的部署，并在生产环境中展现出色的可扩展性、适应性及效能。主要优势包括：
更快构建生产就绪的推理环境： WARRP 的基础设施和云端通用架构有助生成式AI 开发人员和云端架构师简化生成式AI 应用程式的开发流程，并更快地大规模运行推理操作。 WARRP 能与机构现有和未来的AI 基础设施组件、大型和小型语言模型，以及首选的伺服器、超大规模或专用AI 云端供应商无缝整合，让机构在构建AI 推理堆栈时享有极大的灵活性和选择。