Haystack está diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear fácilmente soluciones de búsqueda personalizadas que aprovechan los últimos avances en aprendizaje automático. Con sus componentes como almacenes de documentos, recuperadores y lectores, Haystack puede conectarse a diversas fuentes de datos y procesar consultas de manera efectiva. Su arquitectura modular admite estrategias de búsqueda mixtas, incluyendo búsqueda semántica y búsqueda tradicional basada en palabras clave, lo que lo convierte en una herramienta versátil para las empresas que buscan mejorar sus capacidades de búsqueda.

BAML Agents está diseñado para desarrolladores y practicantes de IA que buscan una plataforma modular y extensible para construir agentes autónomos. Proporciona una arquitectura basada en plugins para la integración sin fisuras de herramientas personalizadas, un subsistema de memoria para mantener el contexto conversacional y soporte incorporado para flujos de trabajo de razonamiento en múltiples pasos. Con BAML Agents, los usuarios pueden configurar rápidamente comportamientos de agentes, conectarse a API externas y orquestar tareas complejas sin reinventar patrones comunes de agentes. Su diseño liviano y sus abstracciones claras lo hacen ideal para prototipos, investigación y despliegues en producción en diversos escenarios de automatización.

Cognita ofrece una arquitectura modular para crear aplicaciones RAG: ingesta e indexación de documentos, selección entre OpenAI, TrueFoundry u otros proveedores de incrustaciones, y configuración de pipelines de recuperación mediante YAML o Python DSL. Su interfaz frontend integrada permite probar consultas, ajustar parámetros de recuperación y visualizar similitudes vectoriales. Una vez validado, Cognita proporciona plantillas de despliegue para Kubernetes y entornos sin servidor, permitiendo escalar asistentes de IA basados en conocimiento en producción con observabilidad y seguridad.

DocChat-Docling es un marco de chatbot de documentos con IA que transforma documentos estáticos en una base de conocimientos interactiva. Al ingerir PDFs, archivos de texto y otros formatos, indexa contenido mediante embeddings vectoriales y permite preguntas y respuestas en lenguaje natural. Los usuarios pueden hacer preguntas de seguimiento, y el agente retiene el contexto para diálogos precisos. Construido sobre Python y APIs LLM líderes, ofrece procesamiento escalable de documentos, pipelines personalizables e integración sencilla, capacitando a los equipos para autogestionar la información sin búsquedas manuales ni consultas complejas.

LLM-Blender-Agent permite a los desarrolladores construir sistemas de IA modulares y multi-agente encapsulando LLM en agentes colaborativos. Cada agente puede acceder a herramientas como ejecución de Python, scraping web, bases de datos SQL y APIs externas. El framework gestiona la memoria de la conversación, razonamiento paso a paso y orquestación de herramientas, habilitando tareas como generación de informes, análisis de datos, investigación automatizada y automatización de flujos de trabajo. Basado en LangChain, es ligero, extensible y compatible con GPT-3.5, GPT-4 y otros LLM.