AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.

ChatGPT para Google es una extensión innovadora diseñada para simplificar tu experiencia de búsqueda en línea. Esta herramienta permite a los usuarios acceder a respuestas generadas por IA de ChatGPT, Claude y Bard justo al lado de los resultados de búsqueda tradicionales. Al proporcionar respuestas contextualizadas y relevantes, esta extensión mejora la forma en que recuperas y te involucras con la información en línea. Soporta múltiples motores de búsqueda, lo que la convierte en una adición versátil a tu arsenal de navegación y mejora tu productividad.

ExplainIt es una herramienta poderosa impulsada por IA diseñada para mejorar la accesibilidad y usabilidad de su documentación. Al entender el contexto de sus documentos, ExplainIt brinda respuestas precisas y contextualizadas a las consultas de los usuarios. Esto ayuda a reducir el tiempo dedicado a buscar información y mejora la eficiencia general. Es una herramienta esencial para organizaciones que buscan optimizar su proceso de documentación y aumentar el compromiso del usuario.

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.