DocGPT ist darauf ausgelegt, die Informationsgewinnung und Q&A aus Dokumenten zu vereinfachen, indem eine nahtlose Gesprächsschnittstelle bereitgestellt wird. Benutzer können Dokumente im PDF-, Word- oder PowerPoint-Format hochladen, die dann mit Textparsers verarbeitet werden. Der Inhalt wird in Abschnitte unterteilt und mit OpenAI-Einbettungsmodellen eingebettet, in einer Vektordatenbank wie FAISS oder Pinecone gespeichert. Wenn ein Benutzer eine Anfrage stellt, sucht DocGPT die relevantesten Textteile durch Ähnlichkeitssearch und nutzt ChatGPT, um genaue, kontextbezogene Antworten zu generieren. Es bietet interaktive Chats, Dokumentenzusammenfassung, anpassbare Prompts für domänenspezifische Anforderungen und basiert auf Python mit einer Streamlit-Oberfläche für einfache Implementierung und Erweiterung.

AI_RAG liefert eine modulare Lösung für retrieval-augmented Generation, die Dokumentenindexierung, Vektorsuche, Einbettungsgenerierung und LLM-gesteuerte Antwortkomposition kombiniert. Benutzer bereiten Textkorpora vor, verbinden einen Vektorspeicher wie FAISS oder Pinecone, konfigurieren Einbettungs- und LLM-Endpunkte und starten den Indexierungsprozess. Wenn eine Anfrage eingeht, ruft AI_RAG die relevantesten Passagen ab, füttert sie zusammen mit dem Prompt in das gewählte Sprachmodell und liefert eine kontextuell fundierte Antwort. Das erweiterbare Design ermöglicht benutzerdefinierte Konnektoren, Multi-Modell-Unterstützung und feinkörnige Steuerung über Retrieval- und Generierungsparameter, ideal für Wissensdatenbanken und fortgeschrittene Konversationsagenten.

Der LangChain Chatbot für Kundensupport nutzt das LangChain-Framework und große Sprachmodelle, um einen intelligenten Gesprächspartner für Support-Szenarien bereitzustellen. Er integriert einen Vektorspeicher zum Speichern und Abrufen von firmenspezifischen Dokumenten, um präzise kontextbezogene Antworten zu gewährleisten. Der Chatbot behält einen mehrstufigen Speicher, um Folgefragen natürlich zu behandeln, und unterstützt anpassbare Prompt-Vorlagen, um den Markencharakter zu reflektieren. Mit integrierten Routinen für die API-Integration können Nutzer sich mit externen Systemen wie CRM oder Wissensbasen verbinden. Diese Open-Source-Lösung erleichtert die Bereitstellung eines selbst gehosteten Support-Bots, reduziert die Reaktionszeit, standardisiert Antworten und ermöglicht es Teams, Support-Operationen ohne umfangreiche KI-Expertise zu skalieren.