El Dynamic Multi-Agent RAG Pathway ofrece una arquitectura modular donde cada agente maneja tareas específicas — como recuperación de documentos, búsqueda vectorial, resumen de contexto o generación — mientras un orquestador central enruta dinámicamente entradas y salidas entre ellos. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados, ensamblar pipelines mediante archivos de configuración sencillos y aprovechar soporte integrado para registro, monitoreo y plugins. Este marco acelera el desarrollo de soluciones RAG complejas, permitiendo la descomposición adaptativa de tareas y el procesamiento paralelo para mejorar el rendimiento y la precisión.

Unifyr AI es una plataforma integral diseñada para que ingenieros y desarrolladores de IA automaticen problemas de optimización, mejoren la eficiencia de costos y aumenten la precisión. Aprovechando tecnologías avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático (ML) y la automatización de procesos, Unifyr AI simplifica tareas complejas, proporcionando una mayor visibilidad y control sobre los proyectos de IA.

AlgoDocs es una plataforma inteligente de procesamiento de documentos diseñada para automatizar la extracción de datos críticos de varios tipos de documentos, como PDFs, imágenes y archivos de texto. Utilizando IA avanzada y aprendizaje automático, AlgoDocs ofrece una solución sin código perfecta para empresas que buscan ahorrar tiempo, reducir errores y mejorar la precisión de los datos. La plataforma admite una integración fluida, lo que facilita la validación y exportación de datos a sus formatos o sistemas preferidos.

Financial Agentic RAG combina la ingesta de documentos, búsqueda semántica basada en embeddings y generación impulsada por GPT para ofrecer un asistente de análisis financiero interactivo. Los pipelines del agente equilibran búsqueda e IA generativa: PDFs, hojas de cálculo y reportes son vectorizados, permitiendo recuperar contenido relevante en contexto. Cuando un usuario plantea una pregunta, el sistema obtiene los segmentos más coincidentes y adapta el modelo de lenguaje para producir insights financieros concisos y precisos. Se puede desplegar localmente o en la nube, soportando conectores de datos personalizados, plantillas de prompt y almacenes vectoriales como Pinecone o FAISS.