Rags bietet eine modulare Pipeline zum Aufbau retrieval-augmented generativer Anwendungen. Es integriert sich mit beliebten Vektorspeichern (z. B. FAISS, Pinecone), bietet konfigurierbare Prompt-Vorlagen und umfasst Speicher-Module zur Beibehaltung des Kontexts. Entwickler können zwischen LLM-Anbietern wie Llama-2, GPT-4 und Claude2 über eine einheitliche API wechseln. Rags unterstützt Streaming-Antworten, benutzerdefinierte Vorverarbeitung und Bewertungs-Hooks. Das erweiterbare Design ermöglicht eine nahtlose Integration in Produktionsdienste und erlaubt automatisierte Dokumentenaufnahme, semantische Suche und Generierungsaufgaben für Chatbots, Wissensassistenten und die Dokumentenzusammenfassung in großem Maßstab.

Claude-Code-OpenAI verwandelt die Anthropic Claude API in einen eins-zu-eins Ersatz für OpenAI-Modelle in Python-Anwendungen. Nach der Installation via pip und der Konfiguration Ihrer Umgebungsvariablen OPENAI_API_KEY und CLAUDE_API_KEY können Sie vertraute Methoden wie openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() oder openai.Embedding.create() mit Claude-Modellnamen (z.B. claude-2, claude-1.3) verwenden. Die Bibliothek interceptiert Aufrufe, leitet sie an die entsprechenden Claude-Endpunkte weiter und normalisiert die Antworten, damit sie mit OpenAI-Datenstrukturen übereinstimmen. Sie unterstützt Echtzeit-Streaming, umfangreiche Parameterzuweisung, Fehlerbehandlung und Prompt-Vorlagen. Dadurch können Teams mit Claude und GPT-Modellen ohne Code-Refactoring experimentieren, was eine schnelle Prototypenentwicklung für Chatbots, Inhaltsgenerierung, semantische Suche und hybride LLM-Workflows ermöglicht.

Cognita bietet eine modulare Architektur zum Aufbau von RAG-Anwendungen: Dokumente aufnehmen und indexieren, aus OpenAI, TrueFoundry oder Drittanbieter-Einbettungen wählen und Abriefpipelines per YAML oder Python DSL konfigurieren. Das integrierte Frontend-UI ermöglicht es, Anfragen zu testen, Retrieval-Parameter anzupassen und die Vektoraüähnlichkeit zu visualisieren. Nach der Validierung bietet Cognita Deployment-Vorlagen für Kubernetes und serverlose Umgebungen, sodass Sie skalierbare, wissensbasierte KI-Assistenten in der Produktion mit Überwachung und Sicherheit bereitstellen können.

Nestor bietet eine modulare Architektur zum Zusammenstellen von KI-Agenten, die Gesprächsstatus beibehalten, externe Tools aufrufen und Verarbeitungspipelines anpassen. Zu den Hauptfunktionen gehören sitzungsbasierte Speichersysteme, ein Register für Tool-Funktionen oder Plugins, flexible Prompt-Templates und einheitliche LLM-Client-Interfaces. Agenten können sequenzielle Aufgaben ausführen, Entscheidungszweige implementieren und mit REST-APIs oder lokalen Skripts integrieren. Nestor ist framework-unabhängig, sodass Nutzer mit OpenAI, Azure oder selbstgehosteten LLM-Anbietern arbeiten können.