AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.

El Agente Faraday Web Researcher aprovecha técnicas de IA y scraping web para realizar flujos de trabajo de investigación en línea de extremo a extremo. Este agente se integra con diversos motores de búsqueda y fuentes de contenido, consultando automáticamente temas, rastreando páginas de resultados y extrayendo contenido relevante. Procesa documentos HTML y PDF, filtra detalles superfluos y aplica procesamiento de lenguaje natural para generar resúmenes concisos o informes estructurados. Los usuarios pueden personalizar parámetros de búsqueda, establecer la profundidad de la investigación y definir formatos de salida, permitiendo una recopilación de inteligencia adaptada a análisis de mercado, estudios académicos o inteligencia competitiva. Al automatizar tareas repetitivas, Faraday acelera los ciclos de investigación, reduce errores humanos y ofrece una interfaz unificada para acceder y digerir grandes volúmenes de información web.