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.

eigenDB es una base de datos vectorial diseñada específicamente para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Permite a los usuarios ingerir, indexar y consultar vectores de embeddings de alta dimensión en tiempo real, soportando miles de millones de vectores con tiempos de búsqueda inferiores a un segundo. Con funciones como gestión automatizada de shards, escalado dinámico y indexación multidimensional, se integra mediante APIs RESTful o SDKs en lenguajes populares. eigenDB también ofrece filtrado avanzado de metadatos, controles de seguridad integrados y un panel unificado para monitorear el rendimiento. Ya sea para búsqueda semántica, motores de recomendación o detección de anomalías, eigenDB ofrece una base fiable y de alto rendimiento para aplicaciones de IA basadas en embeddings.