DataLang es una herramienta sofisticada pero simple que permite consultar bases de datos a través de lenguaje natural. Los usuarios pueden configurar sus fuentes de datos, agregar vistas de datos e interactuar con sus datos como si estuvieran teniendo una conversación. Esto elimina la necesidad de consultas SQL complejas, permitiendo a los usuarios obtener rápidamente información y respuestas utilizando solo un lenguaje sencillo.

Graph_RAG es un marco basado en Python diseñado para construir y consultar grafos de conocimiento para generación aumentada por recuperación (RAG). Soporta la ingestión de documentos no estructurados, la extracción automática de entidades y relaciones usando LLMs o herramientas NLP, y el almacenamiento en bases de datos gráficas como Neo4j. Con Graph_RAG, los desarrolladores pueden construir grafos de conocimiento conectados, ejecutar consultas semánticas para identificar nodos y caminos relevantes, y alimentar los contextos recuperados en prompts de LLM. El marco proporciona pipelines modulares, componentes configurables y ejemplos de integración para facilitar aplicaciones de extremo a extremo RAG, mejorando la precisión de respuestas e interpretabilidad mediante la representación estructurada del conocimiento.