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.

RagFormation bietet eine End-to-End-Lösung für die Implementierung von retrieval-augmented generation-Workflows. Die Plattform nimmt verschiedene Datentypen auf, einschließlich Dokumente, Webseiten und Datenbanken, und extrahiert Embeddings unter Verwendung beliebter LLMs. Sie verbindet sich nahtlos mit Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate oder Qdrant, um kontextuell relevante Informationen zu speichern und abzurufen. Benutzer können benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen definieren, Gesprächsabläufe konfigurieren und interaktive Chat-Interfaces oder RESTful-APIs für Echtzeit-Fragen beantworten einsetzen. Mit integrierter Überwachung, Zugriffskontrollen und Unterstützung für mehrere LLM-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) ermöglicht RagFormation Teams, Wissensbasierte KI-Anwendungen schnell zu prototypisieren, iterieren und in großem Maßstab zu betreiben, wobei Entwicklungsaufwand minimiert wird. Das Low-Code SDK und die umfassende Dokumentation beschleunigen die Integration in bestehende Systeme, sorgen für nahtlose Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und verkürzen die Markteinführungszeit.

RAGApp ist darauf ausgelegt, die gesamte RAG-Pipeline zu vereinfachen, indem es sofort einsatzbereite Integrationen mit beliebten Vektordatenbanken (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) und großen Sprachmodellen (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) bietet. Es umfasst Tools zur Datenaufnahme, die Dokumente in Embeddings umwandeln, kontextbezogene Retrieval-Mechanismen für präzise Wissensauswahl sowie einen integrierten Chat-UI oder REST-API-Server für die Bereitstellung. Entwickler können Komponenten leicht erweitern oder austauschen — z.B. durch benutzerdefinierte Pre-Processor, externe APIs als Tools oder Anbieter von LLMs — und dabei Docker sowie CLI-Tools für schnelle Prototypenentwicklung und Produktion nutzen.

Scanflow ist eine innovative KI-Scanlösung, die für die Datenerfassung und Workflow-Automatisierung auf intelligenten Geräten entwickelt wurde. Es nutzt Künstliche Intelligenz, um eine genaue und Echtzeit-Datenerfassung von Barcodes, QR-Codes, Seriennummern und sogar handschriftlichen Codes zu gewährleisten. Dieses vielseitige Werkzeug eignet sich für verschiedene Branchen, darunter Fertigung, Einzelhandel, Logistik und Qualitätskontrolle. Durch die Nutzung von Scanflow können Unternehmen Prozesse straffen, Fehler reduzieren und die Betriebseffizienz steigern.

Fin-Sight Agents Suite orchestriert eine Sammlung spezialisierter KI-Agenten, die auf den Finanzbereich zugeschnitten sind. Jeder Agent übernimmt diskrete Aufgaben: Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen, Zeitreihenanalyse, Sentiment-Extraktion aus Nachrichten und Vorhersagemodelle. Ein koordinierender Agent verwaltet den Workflow, verbindet Aufgaben und sorgt für Datenkonsistenz. Über einfache Konfigurationsdateien definieren Nutzer Agentenrollen, Eingabedaten und Ausgabeformate. Das System unterstützt die Anpassung von Analysepipelines, von automatisierten Gewinnzusammenfassungen bis hin zu Risikoexpositions-Dashboards. Durch die Kombination von LLM-basierten Anfragen in natürlicher Sprache mit quantitativen Modulen beschleunigt Fin-Sight Agents Suite die Forschung, reduziert manuellen Aufwand und verbessert die Entscheidungseffizienz in Handel, Portfoliomanagement und Markteinblicke.

New Lead Magnet bietet KI-gesteuerte Quiz an, die Ihnen helfen, hochwertige Leads zu erfassen. Mit nahtloser Website-Integration, personalisierten Ergebnissen und schneller Lead-Erfassung verwandelt unser Service Benutzerinteraktionen in wertvolle Chancen. Mit KI erstellen wir Quiz, die perfekt zum Design Ihrer Marke passen und so das Benutzerengagement und die Conversions erhöhen. Sie starten mit einem einfachen Quiz, überprüfen die KI-generierten Fragen und wir bauen und optimieren ein individuelles Lead-Magnet für Sie. Darüber hinaus haben Sie Zugang zu einem Dashboard für kontinuierliche Anpassungen und Tool-Integrationen.

Cortex Click ist eine intelligente Content-Plattform, die Entwicklern hilft, qualitativ hochwertige Blogeinträge, Landing Pages und Q&A-Copiloten mit minimalem Aufwand zu erstellen. Durch die Nutzung Ihrer vorhandenen Dokumentation, GitHub-Repositories und internen Wikis kann Cortex Click Inhalte erstellen, die sowohl präzise als auch relevant sind. Die Plattform unterstützt auch reichhaltige SDKs und APIs für programmgesteuerte Inhaltserstellung und bietet Tools zum Einlesen von Daten aus verschiedenen Quellen, sodass der Content-Erstellungsprozess nahtlos und effizient gestaltet werden kann.