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.

La orquestación de IA multi-agente permite que equipos de agentes de IA autónomos trabajen juntos en objetivos predefinidos o dinámicos. Cada agente puede configurarse con roles, capacidades y almacenes de memoria únicos, interactuando a través de un orquestador central. El marco se integra con proveedores de LLM (por ejemplo, OpenAI, Cohere), bases de datos vectoriales (por ejemplo, Pinecone, Weaviate) y herramientas definidas por el usuario. Soporta extender comportamientos de agentes, monitoreo en tiempo real y registro para auditorías y depuración. Ideal para flujos de trabajo complejos como respuestas a preguntas en múltiples pasos, pipelines de generación automática de contenido o sistemas de toma de decisiones distribuidos, acelera el desarrollo al abstraer la comunicación entre agentes y proporcionar una arquitectura plug-in para experimentación rápida y despliegue en producción.

Visspot es una base de conocimiento impulsada por IA que permite a los usuarios cargar y gestionar varios tipos de medios, incluidos imágenes, PDFs, enlaces y videos, para crear una IA personalizada. Esta herramienta proporciona una manera fluida de organizar y recuperar información sin necesidad de programación. Con características avanzadas, Visspot simplifica la conversión de multimedia en un repositorio de conocimiento inteligente, ofreciendo una solución poderosa y eficiente tanto para empresas como para individuos.

FreeThinker proporciona una arquitectura modular para definir agentes de IA que pueden ejecutar tareas autónomamente mediante el aprovechamiento de modelos de lenguaje grandes, módulos de memoria y herramientas externas. Los desarrolladores pueden configurar agentes mediante Python o YAML, conectar herramientas personalizadas para búsqueda en la web, procesamiento de datos o llamadas API, y utilizar estrategias de planificación integradas. El marco maneja la ejecución paso a paso, la retención de contexto y la agregación de resultados para que los agentes puedan operar sin intervención en trabajos de investigación, automatización o apoyo en decisiones.