PDFChatto es una herramienta revolucionaria que transforma PDFs en fuentes de conocimiento interactivas. Al simplemente cargar un PDF, los usuarios pueden participar de inmediato en una conversación con el documento, hacer preguntas, realizar investigaciones o explorar el contenido. La IA proporciona respuestas claras y concisas en tiempo real y puede incluso leer las respuestas en voz alta. Ideal para estudiantes, investigadores, educadores, expertos legales y aprendices de por vida, PDFChatto facilita más que nunca la extracción de ideas e información de documentos PDF.

RAGENT está diseñado para crear agentes de IA autónomos que puedan interactuar con diversas herramientas y fuentes de datos. Internamente, utiliza generación aumentada por recuperación para obtener contexto relevante de archivos locales o fuentes externas, y luego compone respuestas mediante modelos de OpenAI. Los desarrolladores pueden agregar herramientas para búsqueda web, automatización del navegador con Selenium, operaciones de lectura/escritura en archivos, ejecución de código en sandbox seguros y OCR para extracción de texto en imágenes. El framework gestiona la memoria de conversación, orquesta las herramientas y soporta plantillas de prompts personalizadas. Con RAGENT, los equipos pueden prototipar rápidamente agentes inteligentes para preguntas y respuestas en documentos, automatización de investigación, resumen de contenidos y automatización completa de flujos de trabajo, todo en un entorno Python.

El LangGraph Cookbook proporciona recetas listas para usar para construir agentes IA sofisticados representando los flujos de trabajo como gráficos dirigidos. Cada nodo puede encapsular prompts, invocaciones de herramientas, conectores de datos o pasos de postprocesamiento. Las recetas cubren tareas como responder a preguntas sobre documentos, resumen, generación de código y coordinación de múltiples herramientas. Los desarrolladores pueden estudiar y adaptar estos patrones para prototipar rápidamente aplicaciones personalizadas alimentadas por LLM, mejorando la modularidad, la reutilización y la transparencia en la ejecución.