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.

RecurSearch es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para mejorar la generación aumentada por recuperación (RAG) y los flujos de trabajo de agentes de IA mediante búsqueda semántica recursiva. Los usuarios definen un pipeline de búsqueda que incrusta consultas y documentos en espacios vectoriales, luego refina iterativamente las consultas basándose en resultados previos, aplica filtros de metadatos o palabras clave, y resume o agrega hallazgos. Este refinamiento paso a paso proporciona mayor precisión, reduce llamadas API y ayuda a los agentes a identificar información profundamente anidada o específica del contexto a partir de grandes corpus.

Embedditor es una herramienta de vanguardia de código abierto diseñada como un equivalente eficiente de MS Word para la incrustación de vectores. Ofrece una interfaz amigable para editar las incrustaciones de vectores LLM, lo que permite a los usuarios cargar, unir, dividir y editar contenido en varios formatos de archivo. El objetivo es optimizar las capacidades de búsqueda de vectores, garantizando un mejor rendimiento y resultados de búsqueda más precisos. Esta herramienta proporciona una flexibilidad y control significativos sobre los procesos de incrustación, convirtiéndose en una adición valiosa a cualquier flujo de trabajo de búsqueda de vectores y modelos de lenguaje.