ResearchGPT automatiza completamente los flujos de trabajo de investigación académica integrando recuperación de artículos, análisis de PDFs, extracción de texto basada en NLP y resumen con GPT-4. Comenzando con un tema de investigación definido por el usuario, consulta las APIs de Semantic Scholar y arXiv para recopilar artículos relevantes, descarga y analiza contenido de PDFs y emplea GPT-4 para destilar conceptos clave, metodologías y resultados. El agente compila las percepciones de cada artículo en un informe cohesivo y estructurado, que puede exportarse en formatos Markdown o PDF. Las opciones avanzadas de configuración permiten a los usuarios ajustar filtros de búsqueda, definir indicaciones personalizadas y modificar estilos de salida. Al orquestar estos pasos, ResearchGPT reduce la carga manual, acelera las revisiones de literatura y asegura una cobertura exhaustiva de las fuentes académicas.

En su núcleo, Memary proporciona un sistema modular de gestión de memoria adaptado a agentes de modelos lingüísticos grandes. Al abstraer las interacciones de memoria a través de una API común, soporta múltiples backends, incluyendo diccionarios en memoria, Redis para caché distribuido y almacenes vectoriales como Pinecone o FAISS para búsqueda semántica. Los usuarios pueden definir memorias basadas en esquemas (episódicas, semánticas o a largo plazo) y aprovechar modelos de embeddings para rellenar automáticamente los almacenes vectoriales. Las funciones de recuperación permiten recordar memoria relevante durante las conversaciones, mejorando las respuestas del agente con interacciones pasadas o datos específicos del dominio. Diseñado para la extensibilidad, Memary puede integrar backends y funciones de embedding personalizadas, siendo ideal para desarrollar aplicaciones IA robustas y con estado, como asistentes virtuales, bots de atención al cliente y herramientas de investigación que requieren conocimiento persistente a lo largo del tiempo.

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.