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  • Rags es un framework de Python que habilita chatbots reforzados por recuperación combinando almacenes vectoriales con LLMs para preguntas y respuestas basadas en conocimiento.
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    ¿Qué es Rags?
    Rags proporciona una pipeline modular para construir aplicaciones generativas aumentadas por recuperación. Se integra con tiendas vectoriales populares (p. ej., FAISS, Pinecone), ofrece plantillas de prompts configurables e incluye módulos de memoria para mantener el contexto conversacional. Los desarrolladores pueden cambiar entre proveedores LLM como Llama-2, GPT-4 y Claude2 mediante una API unificada. Rags soporta respuestas en streaming, preprocesamiento personalizado y hooks de evaluación. Su diseño extensible permite una integración sin problemas en servicios de producción, permitiendo la ingestión automática de documentos, búsqueda semántica y tareas de generación a gran escala para chatbots, asistentes de conocimiento y resumen de documentos.
    Características principales de Rags
    • Integraciones de almacenes vectoriales (FAISS, Pinecone)
    • Interfaz unificada LLM (Llama-2, GPT-4, Claude2, etc.)
    • Plantillas de prompts configurables
    • Módulos de memoria para retener contexto
    • Soporte de respuestas en streaming
    • Hooks de evaluación y registro
    • Componentes modulares para el pipeline
  • AgentX es un marco de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA personalizables con memoria, integración de herramientas y razonamiento LLM.
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    ¿Qué es AgentX?
    AgentX ofrece una arquitectura extensible para construir agentes impulsados por IA que aprovechan grandes modelos de lenguaje, integraciones de herramientas y API, y módulos de memoria para realizar tareas complejas de forma autónoma. Cuenta con un sistema de plugins para herramientas personalizadas, soporte para recuperación basada en vectores, razonamiento en cadena de pensamiento y registros de ejecución detallados. Los usuarios definen agentes mediante archivos de configuración flexibles o código, especificando herramientas, backend de memoria como Chroma DB y pipelines de razonamiento. AgentX gestiona el contexto a través de sesiones, habilita generación aumentada por recuperación y facilita conversaciones multirron. Sus componentes modulares permiten a los desarrolladores orquestar flujos de trabajo, personalizar comportamientos de agentes e integrar servicios externos para automatización, asistencia en investigación, soporte al cliente y análisis de datos.
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