Datayaki es una herramienta de análisis de datos impulsada por AI que hace que encontrar información y crear paneles de control sea notablemente rápido e intuitivo. Al permitir que los usuarios hagan preguntas directamente, Datayaki proporciona un análisis de datos significativo sin la necesidad de codificación compleja o configuraciones extensas. Admite múltiples formatos de datos e se integra a la perfección con tus fuentes de datos para ofrecer información precisa en tiempo real, democratizando así la toma de decisiones basada en datos.

KeaML es una plataforma integral basada en la nube adaptada para optimizar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Desde la selección de entornos de desarrollo preconfigurados hasta el despliegue de modelos con un esfuerzo mínimo, KeaML garantiza que los científicos de datos y los ingenieros de ML puedan centrarse en la innovación en lugar de en la configuración y el mantenimiento. Las características clave incluyen flujos de trabajo de despliegue intuitivos, herramientas de colaboración e integraciones con fuentes de datos principales. La plataforma está diseñada para aumentar la eficiencia, reducir costos y facilitar un trabajo en equipo fluido entre profesionales de ML.

MindSearch proporciona una arquitectura modular de generación aumentada por recuperación diseñada para mejorar grandes modelos de lenguaje con acceso a conocimientos en tiempo real. Al conectarse con diversas fuentes de datos, incluyendo sistemas de archivos locales, almacenes de documentos y bases de datos vectoriales en la nube, MindSearch indexa y crea embeddings de documentos usando modelos de incrustación configurables. Durante la ejecución, recupera el contexto más relevante, re-ordena resultados con funciones de puntuación personalizables y construye un prompt integral para que los LLM generen respuestas precisas. También soporta almacenamiento en caché, tipos de datos multimodales y pipelines que combinan múltiples recuperadores. La API flexible de MindSearch permite a los desarrolladores ajustar parámetros de incrustación, estrategias de recuperación, métodos de fragmentación y plantillas de prompts. Ya sea construyendo asistentes de IA conversacionales, sistemas de pregunta-respuesta o chatbots específicos de dominio, MindSearch simplifica la integración de conocimientos externos en aplicaciones impulsadas por LLM.

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.