Granite Retrieval Agent bietet Entwicklern eine flexible Plattform zum Aufbau retrieval-augmented generativer KI-Agenten, die semantische Suche und große Sprachmodelle kombinieren. Nutzer können Dokumente aus verschiedenen Quellen aufnehmen, Vektor-Embeddings erstellen und Azure Cognitive Search Indizes oder alternative Vektorspeicher konfigurieren. Bei einer Anfrage ruft der Agent die relevantesten Passagen ab, erstellt Kontextszenarien und nutzt LLM-APIs für präzise Antworten oder Zusammenfassungen. Es unterstützt Speichermanagement, Ketten-der-Denkarbeit und benutzerdefinierte Plugins für Vor- und Nachbearbeitung. Mit Docker oder direkt via Python einsatzbereit, beschleunigt Granite Retrieval Agent die Erstellung wissensbasierter Chatbots, Unternehmensassistenten und Q&A-Systeme mit weniger Halluzinationen und höherer Faktenverlässlichkeit.

RecurSearch ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der rekursive semantische Suche zur Verbesserung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Agenten-Workflows eingesetzt wird. Benutzer definieren eine Suchpipeline, die Abfragen und Dokumente in Vektorräume einbettet, anschließend Abfragen auf Basis früherer Ergebnisse iterativ verfeinert, Metadaten- oder Schlüsselwortfilter anwendet und Ergebnisse zusammenfasst oder aggregiert. Dieser schrittweise Verfeinerungsprozess führt zu höherer Genauigkeit, reduziert API-Aufrufe und hilft Agenten, tief verschachtelte oder kontextspezifische Informationen aus großen Sammlungen zu erkennen.

Embedditor ist ein fortschrittliches Open-Source-Tool, das als effizientes MS Word Äquivalent zum Einbetten von Vektoren konzipiert ist. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Bearbeiten von LLM-Vektor-Einbettungen und ermöglicht Benutzern, Inhalte in verschiedenen Dateiformaten hochzuladen, zu verbinden, zu teilen und zu bearbeiten. Ziel ist es, die Möglichkeiten der Vektorsuche zu optimieren und eine bessere Leistung sowie genauere Suchergebnisse zu gewährleisten. Dieses Tool bietet bedeutende Flexibilität und Kontrolle über den Einbettungsprozess, wodurch es eine wertvolle Ergänzung für jeden Arbeitsablauf zur Vektorsuche und Sprachmodellierung darstellt.