RainbowGPT ofrece un marco completo para diseñar, personalizar y desplegar agentes IA impulsados por modelos de OpenAI. Incluye un backend FastAPI, integración con LangChain para la gestión de herramientas y memoria, y una interfaz React para crear y probar agentes. Los usuarios pueden subir documentos para recuperación de conocimientos basada en vectores, definir prompts y comportamientos personalizados, y conectar APIs o funciones externas. La plataforma registra las interacciones para análisis y soporta flujos de trabajo multi-agente, permitiendo automatización compleja y pipelines conversacionales.

SmartRAG es una biblioteca modular en Python diseñada para flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG) con grandes modelos de lenguaje. Combina ingesta de documentos, indexación vectorial y APIs de LLM de última generación para ofrecer respuestas precisas y ricas en contexto. Los usuarios pueden importar archivos PDF, archivos de texto o páginas web, indexarlos usando almacenes vectoriales populares como FAISS o Chroma, y definir plantillas de indicaciones personalizadas. SmartRAG orquesta la recuperación, la composición de indicaciones y la inferencia de LLM, devolviendo respuestas coherentes fundamentadas en documentos fuente. Al abstraer la complejidad de los pipelines RAG, acelera el desarrollo de sistemas de preguntas y respuestas para bases de conocimiento, chatbots y asistentes de investigación. Los desarrolladores pueden extender conectores, cambiar proveedores de LLM y ajustar estrategias de recuperación para adaptarse a dominios específicos de conocimiento.

Advanced_RAG ofrece un pipeline modular para tareas de generación aumentada por recuperación, incluyendo cargadores de documentos, constructores de índices vectoriales y gestores de cadenas. Los usuarios pueden configurar diferentes bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone), personalizar las estrategias del recuperador (búsqueda por similitud, búsqueda híbrida), e integrar cualquier LLM para generar respuestas contextuales. También soporta métricas de evaluación y registro para ajuste de rendimiento, y está diseñado para escalabilidad y extensibilidad en entornos de producción.

Este proyecto demuestra un marco integral para crear agentes de IA aumentados con recuperación usando LlamaIndex. Guía a los desarrolladores a través de todo el flujo de trabajo, comenzando con la ingestión de documentos y la creación del almacén vectorial, seguido de la definición de un ciclo de agente personalizado para preguntas y respuestas contextuales. Aprovechando las poderosas capacidades de indexación y recuperación de LlamaIndex, los usuarios pueden integrar cualquier modelo de lenguaje compatible con OpenAI, personalizar plantillas de prompts y gestionar los flujos de conversación mediante una interfaz CLI. La arquitectura modular soporta diferentes conectores de datos, extensiones de plugins y personalización dinámica de respuestas, permitiendo crear prototipos rápidos de asistentes de conocimiento a nivel empresarial, chatbots interactivos y herramientas de investigación. Esta solución simplifica la construcción de agentes de IA específicos de dominio en Python, asegurando escalabilidad, flexibilidad y fácil integración.

GuruBase es una plataforma SaaS que permite a usuarios no técnicos crear chatbots IA potentes mediante la carga de documentos, conexión de sitios web o enlace a bases de conocimientos. Los usuarios pueden seleccionar entre plantillas conversacionales predefinidas o personalizar indicaciones y flujos para casos de uso específicos, y luego desplegar los agentes en widgets web, Slack y Microsoft Teams. GuruBase proporciona paneles de análisis para rastrear uso, rendimiento y satisfacción del usuario, permitiendo una optimización continua. Funciones de seguridad y acceso basado en roles garantizan la protección de datos sensibles.

Legal Tech Chat es una aplicación de chat impulsada por IA adaptada para casos de uso legales como revisión de contratos, verificaciones de cumplimiento y diligencias. Soporta la incorporación de documentos en diversos formatos, incluyendo PDF y Word, y utiliza procesamiento avanzado de lenguaje natural para responder consultas, resaltar cláusulas importantes y generar resúmenes concisos de textos legales largos. El agente también puede comparar múltiples documentos, rastrear cambios y ofrecer evaluaciones de riesgo para términos específicos. Al integrarse sin problemas en los flujos de trabajo existentes, ayuda a los equipos legales a reducir trabajo manual, detectar problemas potenciales temprano y acelerar la toma de decisiones durante negociaciones o auditorías regulatorias.

RAG para Ciberseguridad combina el poder de los modelos de lenguaje grandes con recuperación basada en vectores para transformar el acceso y análisis de información de ciberseguridad. Los usuarios comienzan cargando documentos como matrices MITRE ATT&CK, entradas CVE y avisos de seguridad. Luego, el marco genera incrustaciones para cada documento y las almacena en una base de datos vectorial. Cuando se realiza una consulta, RAG recupera los fragmentos más relevantes, los pasa al LLM y devuelve respuestas precisas y ricas en contexto. Este enfoque garantiza que las respuestas se basen en fuentes autorizadas, reduce las alucinaciones y mejora la precisión. Con pipelines de datos personalizables y soporte para múltiples proveedores de incrustaciones y LLM, los equipos pueden adaptar el sistema a sus necesidades únicas de inteligencia de amenazas.

En su núcleo, RAG avanzado proporciona a los desarrolladores una arquitectura modular para implementar flujos de trabajo RAG. El marco cuenta con componentes intercambiables para ingestión de documentos, estrategias de fragmentación, generación de incrustaciones, persistencia de almacenamiento vectorial y invocación de LLMs. Esta modularidad permite a los usuarios mezclar y combinar backend de incrustaciones (OpenAI, HuggingFace, etc.) y bases de datos vectoriales (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG avanzado también incluye utilidades para procesamiento por lotes, capas de caché y scripts de evaluación de métricas de precisión/recuerdo. Al abstraer patrones comunes de RAG, reduce el código repetitivo y acelera la experimentación, siendo ideal para chatbots basados en conocimiento, búsqueda empresarial y resumidos dinámicos sobre grandes corpora de documentos.

BeeAI es una plataforma web que permite a empresas e individuos construir y gestionar agentes de IA sin necesidad de programar. Soporta la ingestión de documentos como PDFs y CSVs, la integración con APIs y herramientas, la gestión de memoria del agente y el despliegue de agentes como widgets de chat o mediante API. Con paneles de análisis y control de acceso basado en roles, puedes monitorear el rendimiento, iterar en los flujos de trabajo y escalar tus soluciones de IA sin problemas.