Herramientas canales personalizables de alto rendimiento

Accede a soluciones canales personalizables que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

canales personalizables

  • Haystack es un marco de código abierto para construir sistemas y aplicaciones de búsqueda impulsados por IA.
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    ¿Qué es Haystack?
    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.
  • Cognita es un marco RAG de código abierto que permite construir asistentes de IA modulares con recuperación de documentos, búsqueda vectorial y procesos personalizables.
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    ¿Qué es Cognita?
    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 agente de chat de documentos alimentado por IA que proporciona preguntas y respuestas interactivas sobre documentos cargados mediante búsqueda semántica.
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    ¿Qué es DocChat-Docling?
    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.
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