DataLang ist ein ausgeklügeltes, aber einfaches Tool, das die Abfrage von Datenbanken über natürliche Sprache ermöglicht. Benutzer können ihre Datenquellen einrichten, Datenansichten hinzufügen und mit ihren Daten interagieren, als würden sie ein Gespräch führen. Dies beseitigt die Notwendigkeit komplexer SQL-Abfragen und ermöglicht es den Benutzern, einfache und schnelle Einblicke sowie Antworten zu erhalten.

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.