Deep Seek es un agente de IA basado en la web que revoluciona la forma en que los usuarios descubren e interactúan con la información. Los usuarios pueden subir diferentes tipos de archivos—PDFs, DOCX—o proporcionar URLs de sitios web y videos de YouTube. La plataforma indexa automáticamente el contenido y utiliza la generación aumentada por recuperación para extraer pasajes relevantes durante una conversación. Mientras chatean, Deep Seek recupera el contexto de su base de conocimientos y genera respuestas claras y enfocadas. Este enfoque híbrido asegura respuestas rápidas y precisas, preservando la profundidad y matices de las fuentes originales.

Keylight AI aprovecha la inteligencia artificial de punta para transformar las búsquedas de documentos, permitiendo a los usuarios recuperar información relevante de manera rápida y precisa. Esta poderosa herramienta se integra a la perfección a través de varios formatos, asegurando accesibilidad y facilidad de uso. Sus características robustas atienden tanto a usuarios individuales como a organizaciones, empoderándolos para superar las limitaciones de los métodos de búsqueda tradicionales. Diseñada para la eficiencia, Keylight AI no solo aumenta la productividad, sino que también allana el camino para una mejor toma de decisiones a través de un descubrimiento de información optimizado.

Multi-Agent-RAG proporciona un marco modular para construir aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) mediante la orquestación de múltiples agentes de IA especializados. Los desarrolladores configuran agentes individuales: un agente de recuperación que se conecta a almacenes vectoriales para obtener documentos relevantes; un agente de razonamiento que realiza análisis de cadena de pensamientos; y un agente de generación que sintetiza respuestas finales usando modelos de lenguaje grandes. El marco soporta extensiones mediante plugins, prompts configurables y un registro completo, permitiendo una integración sencilla con las APIs de LLM populares y bases de datos vectoriales para mejorar la precisión, escalabilidad y eficiencia del desarrollo en RAG.