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.

Cortexon transforma los datos empresariales en agentes inteligentes, conscientes del contexto. La plataforma ingiere documentos de múltiples fuentes—como PDFs, archivos Word y bases de datos—usando técnicas avanzadas de incrustación e indexación semántica. Construye un grafo de conocimientos que potencia una interfaz en lenguaje natural, permitiendo respuestas sin problemas y soporte en la toma de decisiones. Los usuarios pueden personalizar los flujos de conversación, definir plantillas de respuesta e integrar el agente en sitios web, aplicaciones de chat o herramientas internas vía APIs REST y SDKs. Cortexon también ofrece análisis en tiempo real para monitorizar interacciones y optimizar el rendimiento. Su infraestructura segura y escalable asegura la privacidad y el cumplimiento de datos, siendo apto para automatización de soporte al cliente, gestión del conocimiento interno, habilitación de ventas y aceleración de investigación en distintos sectores.

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.

Hebbia es una plataforma de IA de vanguardia construida para revolucionar la forma en que se realiza el trabajo de conocimiento. Al aprovechar la tecnología avanzada de IA, Hebbia permite a los usuarios sintetizar información pública sin esfuerzo, analizar transacciones financieras y dinámicas de licitación al instante, y crear perfiles completos. La plataforma está diseñada para industrias como finanzas, derecho, gobierno y farmacéutica, proporcionando herramientas especializadas que ayudan a extraer y gestionar datos relevantes, mejorando así los procesos de toma de decisiones y la productividad.

LangSearch ofrece una API robusta que admite el procesamiento del lenguaje natural para búsquedas web. Proporciona resultados de búsqueda detallados de una vasta base de datos de documentos web, incluidas noticias, imágenes y videos. La API admite tanto búsquedas por palabras clave como por vectores, y utiliza un modelo de reranking que mejora la precisión de los resultados. La fácil integración en varias aplicaciones y herramientas hace que LangSearch sea la opción ideal para desarrolladores que buscan agregar capacidades de búsqueda avanzadas a sus proyectos.

El investigador local de RAG Deepseek combina las capacidades potentes de rastreo y indexación de archivos de Deepseek con búsqueda semántica basada en vectores e inferencia de LLMs locales, creando un agente autónomo de generación con recuperación complementaria (RAG). Los usuarios configuran un directorio para indexar varios formatos de documentos, incluyendo PDF, Markdown, texto y más, mientras modelos de embedding personalizables se integran vía FAISS u otros almacenes vectoriales. Las consultas se procesan a través de modelos open source locales (por ejemplo, GPT4All, Llama) o APIs remotas, devolviendo respuestas concisas o resúmenes basados en contenido indexado. Con una interfaz CLI intuitiva, plantillas de indicación personalizables y soporte para actualizaciones incrementales, la herramienta asegura privacidad de datos y accesibilidad offline para investigadores, desarrolladores y trabajadores del conocimiento.

LangDB AI es una plataforma de gestión de conocimientos con IA diseñada para convertir documentación dispersa en un asistente interactivo y searchable. Los usuarios suben documentos — como PDFs, archivos Word o páginas web — y la IA de LangDB analiza e indexa el contenido usando procesamiento de lenguaje natural e embeddings. Su motor de búsqueda semántico recupera pasajes relevantes, mientras que una interfaz de chatbot permite a los miembros del equipo realizar preguntas en lenguaje natural. La plataforma soporta despliegue multicanal vía widgets de chat, Slack e integraciones API. Los administradores pueden configurar roles de usuarios, rastrear análisis de uso y actualizar versiones de documentos sin problemas. Automáticamente ingesta contenido, etiqueta y soporta conversaciones, reduciendo el tiempo en búsqueda de información y mejorando la colaboración en departamentos de soporte, ingeniería y capacitación.

Granite Retrieval Agent proporciona a los desarrolladores una plataforma flexible para construir agentes AI generativos aumentados por recuperación que combinan búsqueda semántica y grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden ingerir documentos de diversas fuentes, crear embeddings vectoriales y configurar índices de Azure Cognitive Search u otros almacenes vectoriales. Cuando llega una consulta, el agente recupera los pasajes más relevantes, construye ventanas de contexto y llama a las APIs de LLM para respuestas o resúmenes precisos. Soporta gestión de memoria, orquestación de cadenas de pensamiento y plugins personalizados para pre y post-procesamiento. Desplegable con Docker o directamente en Python, Granite Retrieval Agent acelera la creación de chatbots basados en conocimiento, asistentes empresariales y sistemas Q&A con menos alucinaciones y mayor precisión factual.

Query-Bot integra la ingestión de documentos, segmentación de texto y embeddings vectoriales para construir un índice buscable a partir de PDFs, archivos de texto y documentos Word. Usando LangChain y GPT-3.5 Turbo de OpenAI, procesa las consultas del usuario recuperando pasajes relevantes y generando respuestas concisas. La interfaz basada en Streamlit permite a los usuarios cargar archivos, seguir el historial de conversaciones y ajustar configuraciones. Puede desplegarse localmente o en entornos en la nube, ofreciendo un marco extensible para agentes personalizados y bases de conocimientos.

El Agente conversacional inteligente basado en RAG combina una capa de recuperación respaldada por un almacén vectorial con Google’s Gemini LLM a través de LangChain para potenciar la extracción de conocimiento conversacional y enriquecida por contexto. Los usuarios ingresan e indexan documentos— PDFs, páginas web o bases de datos— en una base de datos vectorial. Cuando se plantea una consulta, el agente recupera los pasajes relevantes, los introduce en una plantilla de solicitud, y genera respuestas concisas y precisas. Los componentes modulares permiten personalizar fuentes de datos, almacenes vectoriales, ingeniería de prompts y backends LLM. Este marco de código abierto simplifica el desarrollo de bots Q&A específicos del dominio, exploradores de conocimiento y asistentes de investigación, entregando perspectivas en tiempo real y escalables desde grandes colecciones de documentos.

AgenticRAG proporciona una arquitectura modular para crear agentes autónomos que aprovechan la generación aumentada por recuperación (RAG). Ofrece componentes para indexar documentos en almacenes vectoriales, recuperar el contexto relevante y alimentarlo en LLMs para generar respuestas con conciencia del contexto. Los usuarios pueden integrar APIs y herramientas externas, configurar almacenes de memoria para rastrear el historial de conversaciones y definir flujos de trabajo personalizados para gestionar procesos de decisión en múltiples pasos. El marco soporta bases de datos vectoriales populares como Pinecone y FAISS, así como proveedores de LLM como OpenAI, permitiendo cambios sin fisuras o configuraciones multi-modelo. Con abstracciones integradas para ciclos de agente y gestión de herramientas, AgenticRAG simplifica el desarrollo de agentes capaces de FAQ en documentos, investigación automatizada y automatización basada en conocimiento, reduciendo el código repetitivo y acelerando el despliegue.

Agentic-RAG-DeepSeek combina la orquestación agente con técnicas RAG para habilitar aplicaciones avanzadas de conversación e investigación. Primero procesa corpus de documentos, generando incrustaciones con LLMs y almacenándolas en la base de datos vectorial de DeepSeek. En tiempo de ejecución, un agente de IA recupera pasajes relevantes, construye instrucciones sensibles al contexto y utiliza LLMs para sintetizar respuestas precisas y concisas. La estructura soporta flujos de trabajo iterativos de razonamiento de múltiples pasos, operaciones basadas en herramientas y políticas personalizables para un comportamiento flexible del agente. Los desarrolladores pueden ampliar componentes, integrar APIs o herramientas adicionales y monitorear el rendimiento del agente. Ya sea construyendo sistemas dinámicos de preguntas y respuestas, asistentes de investigación automatizados o chatbots específicos de dominio, Agentic-RAG-DeepSeek ofrece una plataforma modular y escalable para soluciones de IA basadas en recuperación.