Graph_RAG ist ein Python-basiertes Framework zum Aufbau und zur Abfrage von Wissensgraphen für retrieval-augmented generation (RAG). Es unterstützt die Ingestion unstrukturierter Dokumente, die automatische Extraktion von Entitäten und Beziehungen mit LLMs oder NLP-Tools und die Speicherung in Graphdatenbanken wie Neo4j. Mit Graph_RAG können Entwickler verbundene Wissensgraphen erstellen, semantische Graphabfragen ausführen, um relevante Knoten und Pfade zu identifizieren, und den abgerufenen Kontext in LLM-Aufforderungen einspeisen. Das Framework bietet modulare Pipelines, konfigurierbare Komponenten und Integrationsbeispiele, um End-to-End-RAG-Anwendungen zu erleichtern und die Antwortgenauigkeit sowie Interpretierbarkeit durch strukturierte Wissensrepräsentation zu verbessern.

DelphiMistralAI ist ein Open-Source-Python-Toolkit, das das leistungsstarke Mistral-7B-LLM mit dem Delphi-Moral-Reasoning-Modell integriert. Es bietet eine Befehlszeilenschnittstelle und eine RESTful API, um begründete ethische Urteile für vom Benutzer bereitgestellte Szenarien zu liefern. Nutzer können den Agenten lokal bereitstellen, Urteilskriterien anpassen und für jede moralische Entscheidung Begründungen einsehen. Dieses Werkzeug soll die KI-Ethik-Forschung beschleunigen, Lehrdemonstrationen ermöglichen und sichere, erklärbare Entscheidungssysteme unterstützen.