Mithrin es una plataforma avanzada de AI diseñada para capacitar a las empresas permitiendo la creación de agentes de chatbot personalizados. Con un enfoque sin código, los usuarios pueden construir fácilmente agentes de AI que integren conocimientos específicos en las conversaciones. Esta tecnología de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) mejora la capacidad del chatbot para proporcionar respuestas personalizadas, convirtiéndolo en una herramienta versátil para mejorar las interacciones con los clientes, la eficiencia operativa y el rendimiento general del negocio. Ya sea para servicio al cliente u operaciones internas, Mithrin está diseñado para adaptarse y atender diversas necesidades empresariales, facilitando la automatización y la interacción sin interrupciones.

RagHost simplifica el desarrollo de herramientas internas impulsadas por IA usando la tecnología de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Los usuarios pueden incrustar documentos o texto y hacer preguntas a través de una única API. En solo unos minutos, RagHost te permite construir herramientas de búsqueda internas eficientes o aplicaciones orientadas al cliente, reduciendo drásticamente el tiempo y el esfuerzo involucrados en el desarrollo de herramientas AI complejas.

TrainMyAI es una plataforma que le ayuda a crear versiones personalizadas de chatbots populares como ChatGPT o Llama 3, que se entrenan con sus datos internos. Utilizando la generación aumentada de recuperación (RAG), TrainMyAI garantiza que su chatbot pueda responder de manera efectiva a consultas específicas relacionadas con su contenido privado. El servicio se aloja en su servidor, dándole control total sobre la privacidad y seguridad de los datos. También incluye una interfaz web integral, análisis de contenido y una API privada para una integración perfecta.

Castorice-LLM-Service proporciona una interfaz HTTP estandarizada para interactuar inmediatamente con diversos proveedores de grandes modelos de lenguaje. Los desarrolladores pueden configurar múltiples backends, incluidos APIs en la nube y modelos autohospedados, mediante variables de entorno o archivos de configuración. Soporta generación mejorada por recuperación mediante integración transparente con bases de datos vectoriales, permitiendo respuestas contextualizadas. Funciones como el procesamiento por lotes optimizan el rendimiento y los costos, mientras que los endpoints en streaming entregan respuestas token por token. La caché integrada, RBAC y las métricas compatibles con Prometheus ayudan a garantizar un despliegue seguro, escalable y observable en local o en la nube.

Minimaxi Agent es un constructor de agentes de IA sin código diseñado para que empresas y equipos creen, capaciten y desplieguen rápidamente asistentes inteligentes. Los usuarios pueden subir documentos, preguntas frecuentes o bases de conocimiento, configurar la generación aumentada por recuperación para presentar respuestas relevantes y personalizar la lógica de conversación con un constructor visual. Los agentes pueden publicarse en widgets web, Slack, Microsoft Teams o integrarse en herramientas internas. El análisis en tiempo real le permite monitorear el uso y la precisión, mientras que los controles de acceso basados en roles garantizan la seguridad y el cumplimiento de los datos.

PaperLens combina tecnología de IA de vanguardia con un diseño intuitivo para ayudarte a encontrar la investigación académica más relevante. Con características como búsqueda impulsada por RAG, chatbot asistente de investigación, guardado de artículos y filtrado inteligente, PaperLens asegura que obtengas resultados precisos y en tiempo real para cada consulta. Ya sea analizando artículos complejos o compilando revisiones de literatura, PaperLens simplifica el proceso de investigación, haciéndolo más eficiente y fácil de usar.

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.

S.M.A.R.T es una extensión de Chrome desarrollada específicamente para el evento IBM TechXchange, con el objetivo de aumentar la productividad y agilizar las experiencias con IBM Cloud. Cuenta con indicaciones de IA personalizadas para respuestas precisas, marcadores multilevel para contenido clave y RAG (Generación Aumentada por Recuperación) para un acceso rápido a la documentación relevante. Los usuarios se benefician del modo de enfoque, que elimina las distracciones, y de la asistencia de IA contextual para obtener información instantánea. La integración de almacenamiento en la nube garantiza un acceso seguro a los datos en cualquier momento, lo que convierte a S.M.A.R.T en una herramienta invaluable para cualquiera que trabaje con IBM Cloud.

Vellum AI proporciona una plataforma integral para que las empresas lleven sus aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) de prototipos a producción. Con herramientas avanzadas como ingeniería de prompts, búsqueda semántica, control de versiones de modelos, encadenamiento de prompts y rigurosas pruebas cuantitativas, permite a los desarrolladores construir e implementar funcionalidades impulsadas por IA con confianza. Esta plataforma ayuda a integrar modelos con agentes, utilizando RAG y APIs para garantizar una implementación fluida de aplicaciones de IA.

Brain In Vat es una extensión innovadora de Chrome que utiliza Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para proporcionar a los usuarios ideas personalizadas a partir del contenido web. Esta herramienta de IA analiza el texto de cualquier página web que visites, resumiéndolo, extrayendo información clave y respondiendo preguntas para mejorar tu comprensión. Perfecta para estudiantes, investigadores o para cualquiera que busque optimizar su experiencia web, la extensión permite una navegación más interactiva e informativa. Su integración fluida con Chrome significa que puedes acceder a poderosas ideas sin interrumpir tus tareas en línea.

CAMEL-AI es un marco basado en Python que permite a desarrolladores e investigadores construir, configurar y hacer correr múltiples agentes de IA autónomos alimentados por LLMs. Ofrece soporte integrado para generación aumentada por recuperación (RAG), uso de herramientas externas, comunicación entre agentes, gestión de memoria y estado, y programación. Con componentes modulares y fácil integración, los equipos pueden prototipar sistemas multi-agente complejos, automatizar flujos de trabajo y escalar experimentos en diferentes backends de LLM.

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.

eLLMo (Operaciones de Modelos de Lenguaje Grande para Empresas) es una poderosa herramienta de IA que adopta un enfoque de GPT privado para proteger los datos del cliente mientras ofrece modelos de lenguaje de alto rendimiento. Mejora el acceso a la información dentro de las organizaciones al integrar capacidades sofisticadas de búsqueda y preguntas-respuestas. eLLMo apoya aplicaciones multilingües, lo que lo hace versátil y accesible para empresas en todo el mundo. Con características como generación aumentada por recuperación (RAG) y acceso seguro basado en roles, es ideal para entornos de trabajo seguros y dinámicos.

El LangChain RAG Agent configura una canalización que ingiere documentos, los convierte en embeddings con modelos de OpenAI y los almacena en una base de datos vectorial FAISS. Cuando llega una consulta del usuario, la cadena de recuperación LangChain obtiene pasajes relevantes, y el executor del agente coordina entre herramientas de recuperación y generación para producir respuestas ricas en contexto. Esta arquitectura modular soporta plantillas de prompt personalizadas, múltiples proveedores LLM y tiendas de vectores configurables, ideal para construir chatbots impulsados por conocimiento.

LangSaaS es una plantilla sin código de vanguardia para desarrollar aplicaciones de chat impulsadas por IA. Aprovechando la tecnología de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), permite a los usuarios crear chatbots personalizados que pueden involucrar a los usuarios en diálogos significativos. Esta herramienta se integra sin problemas con varias fuentes de datos, lo que permite un rápido despliegue de soluciones de chat documental. Ya sea que seas un empresario, educador o profesional de negocios, LangSaaS simplifica el proceso de creación de soluciones de chat inteligentes adaptadas a tus necesidades, haciéndolo accesible para cualquiera, independientemente de su formación técnica.