Neuron AI es una plataforma integral sin servidor para crear, desplegar y gestionar agentes de IA inteligentes. Soporta los principales proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) y permite pipelines multi-modelo, manejo de contexto conversacional y flujos automatizados vía interfaz low-code o SDKs. Con ingestión de datos incorporada, búsqueda vectorial e integración de plugins, Neuron simplifica la adquisición de conocimiento y orquestación de servicios. Su infraestructura de auto-escalado y dashboards de monitoreo garantizan rendimiento y fiabilidad, ideal para chatbots empresariales, asistentes virtuales y bots de procesamiento automatizado de datos.

TiDB es una solución de base de datos integrada adaptada para aplicaciones de IA. Soporta búsqueda vectorial, búsqueda semántica de gráficos de conocimiento y gestión de datos operativos. Su arquitectura sin servidor asegura confiabilidad y escalabilidad, eliminando la necesidad de sincronización manual de datos y la gestión de múltiples almacenes de datos. Con características de nivel empresarial como control de acceso basado en roles, cifrado y alta disponibilidad, TiDB es ideal para aplicaciones de IA listas para producción que demandan rendimiento, seguridad y facilidad de uso. La compatibilidad de la plataforma TiDB abarca tanto implementaciones en la nube como locales, lo que la hace versátil para diversas necesidades de infraestructura.

El repositorio ofrece un tutorial paso a paso y una implementación de referencia para crear un agente de IA basado en ReAct que utilice DeepSeek para recuperación vectorial de alta dimensión. Cubre la configuración del entorno, la instalación de dependencias y la configuración de las tiendas de vectores para datos personalizados. El agente emplea el patrón ReAct para combinar las trayectorias de razonamiento con búsquedas de conocimientos externas, resultando en respuestas transparentes y explicables. Los usuarios pueden ampliar el sistema integrando cargadores de documentos adicionales, ajustando plantillas de prompts o intercambiando bases de datos vectoriales. Este marco flexible permite a desarrolladores e investigadores crear prototipos rápidamente de agentes conversacionales potentes que razonan, recuperan e interactúan sin problemas con diversas fuentes de conocimiento en pocas líneas de código Python.

Weaviate es una base de datos vectorial nativa de IA y de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a escalar y desplegar aplicaciones de IA. Admite búsquedas de simetría vectorial ultrarrápidas sobre vectores en bruto o objetos de datos, permitiendo una integración flexible con diversas pilas tecnológicas y proveedores de modelos. Su naturaleza independiente del cloud permite un despliegue sin inconvenientes, y está equipada con amplios recursos para ayudar a los desarrolladores a facilitar el aprendizaje y la integración en proyectos existentes. La sólida comunidad de desarrolladores de Weaviate asegura que los usuarios obtengan apoyo e información continua.

AgenticRAG proporciona una arquitectura modular para crear agentes autónomos que aprovechan la generación aumentada por recuperación (RAG). Ofrece componentes para indexar documentos en almacenes vectoriales, recuperar el contexto relevante y alimentarlo en LLMs para generar respuestas con conciencia del contexto. Los usuarios pueden integrar APIs y herramientas externas, configurar almacenes de memoria para rastrear el historial de conversaciones y definir flujos de trabajo personalizados para gestionar procesos de decisión en múltiples pasos. El marco soporta bases de datos vectoriales populares como Pinecone y FAISS, así como proveedores de LLM como OpenAI, permitiendo cambios sin fisuras o configuraciones multi-modelo. Con abstracciones integradas para ciclos de agente y gestión de herramientas, AgenticRAG simplifica el desarrollo de agentes capaces de FAQ en documentos, investigación automatizada y automatización basada en conocimiento, reduciendo el código repetitivo y acelerando el despliegue.

La plantilla de Agente FastAPI LangGraph ofrece una base integral para desarrollar agentes impulsados por LLM dentro de una aplicación FastAPI. Incluye nodos predefinidos de LangGraph para tareas comunes como completado de texto, embedding y búsqueda de similitud vectorial, permitiendo a los desarrolladores crear nodos y pipelines personalizados. La plantilla gestiona el historial de conversaciones mediante módulos de memoria que mantienen el contexto entre sesiones y soporta configuraciones basadas en entorno para diferentes etapas de despliegue. Archivos Docker integrados y una estructura compatible con CI/CD aseguran una containerización y despliegue sin problemas. Middleware de registro y manejo de errores mejoran la observabilidad, mientras que la base de código modular facilita extender funciones. Combinando el framework web de alto rendimiento FastAPI con las capacidades de orquestación de LangGraph, esta plantilla simplifica el ciclo de vida del desarrollo del agente desde prototipado hasta producción.

Este agente chatbot PDF de IA es una solución personalizable que permite a los usuarios cargar y analizar documentos PDF, almacenar embeddings vectoriales en una base de datos y consultar esos documentos a través de una interfaz de chat. Se integra con OpenAI u otros proveedores de LLM para generar respuestas con referencias al contenido relevante. El sistema utiliza LangChain para la orquestación de modelos de lenguaje y LangGraph para gestionar los flujos de trabajo del agente. Su arquitectura incluye un servicio backend que maneja gráficos de ingestión y recuperación, un frontend con UI de Next.js para subir archivos y chatear, y Supabase para el almacenamiento vectorial. Soporta respuestas de streaming en tiempo real y permite personalización de recuperadores, prompts y configuraciones de almacenamiento.

El SDK Connery es un marco completo que simplifica la creación de agentes IA. Proporciona bibliotecas cliente para Node.js, Python, Deno y el navegador, permitiendo a los desarrolladores definir comportamientos del agente, integrar herramientas externas y fuentes de datos, gestionar memoria a largo plazo y conectar a múltiples LLM. Con telemetría incorporada y utilidades de despliegue, acelera todo el ciclo de vida del agente desde el desarrollo hasta la producción.

RAGFlow es una plataforma potente de código abierto para RAG (Generation Aumentada por Recuperación), diseñada para simplificar el desarrollo y despliegue de agentes de IA. Combina una comprensión profunda de documentos con búsquedas por similitud vectorial para ingerir, preprocesar e indexar datos no estructurados de PDFs, páginas web y bases de datos en bases de conocimientos personalizadas. Los desarrolladores pueden aprovechar su SDK en Python o API REST para recuperar contexto relevante y generar respuestas precisas usando cualquier modelo LLM. RAGFlow soporta crear diversos flujos de trabajo de agentes, como chatbots, resúmenes de documentos y generadores Text2SQL, permitiendo automatizar tareas de soporte al cliente, investigación y reportes. Su arquitectura modular y puntos de extensión permiten una integración sin problemas con pipelines existentes, asegurando escalabilidad y menos alucinaciones en aplicaciones impulsadas por IA.

KoG Playground es una plataforma de código abierto basada en navegador, diseñada para simplificar el desarrollo de agentes de generación aumentada por recuperación (RAG). Se conecta a almacenes vectoriales populares como Pinecone o FAISS, permitiendo a los usuarios ingerir corpus de texto, calcular embeddings y configurar visualmente pipelines de recuperación. La interfaz ofrece componentes modulares para definir plantillas de prompts, backends LLM (OpenAI, Hugging Face) y manejadores de cadenas. Los logs en tiempo real muestran el uso de tokens y métricas de latencia para cada llamada API, ayudando a optimizar rendimiento y costos. Los usuarios pueden ajustar en vivo los umbrales de similitud, algoritmos de re-ranking y estrategias de fusión de resultados, y exportar su configuración como fragmentos de código o proyectos reproducibles. KoG Playground facilita el prototipado para chatbots basados en conocimientos, aplicaciones de búsqueda semántica y asistentes de IA personalizados con poca programación.

LangSearch ofrece una API robusta que admite el procesamiento del lenguaje natural para búsquedas web. Proporciona resultados de búsqueda detallados de una vasta base de datos de documentos web, incluidas noticias, imágenes y videos. La API admite tanto búsquedas por palabras clave como por vectores, y utiliza un modelo de reranking que mejora la precisión de los resultados. La fácil integración en varias aplicaciones y herramientas hace que LangSearch sea la opción ideal para desarrolladores que buscan agregar capacidades de búsqueda avanzadas a sus proyectos.

Sirviendo como una implementación robusta en Go del popular marco LlamaIndex, Llama-Index-Go ofrece capacidades de extremo a extremo para construir y consultar índices basados en vectores a partir de datos textuales. Los usuarios pueden cargar documentos mediante cargadores integrados o personalizados, generar incrustaciones usando OpenAI u otros proveedores, y almacenar vectores en memoria o en bases de datos de vectores externas. La biblioteca expone una API QueryEngine que soporta búsqueda por palabras clave y semántica, filtros booleanos y generación aumentada por recuperación con LLMs. Los desarrolladores pueden extender analizadores para markdown, JSON o HTML, y conectar modelos de incrustación alternativos. Diseñado con componentes modulares e interfaces claras, proporciona alto rendimiento, fácil depuración e integración flexible en microservicios, herramientas CLI o aplicaciones web, permitiendo una rápida creación de prototipos de soluciones de búsqueda y chat impulsadas por IA.

Open WebUI Pipeline para RAGFlow proporciona a desarrolladores y científicos de datos un pipeline modular para construir aplicaciones RAG aumentadas con recuperación. Soporta subir documentos, calcular incrustaciones usando diversas APIs de LLM y almacenar vectores en bases de datos locales para búsquedas de similitud eficientes. El marco coordina recuperación, resumen y flujos conversacionales, habilitando interfaces de chat en tiempo real que hacen referencia a conocimientos externos. Con indicaciones personalizables, compatibilidad con múltiples modelos y gestión de memoria, permite crear sistemas especializados de preguntas y respuestas, resúmenes de documentos y asistentes AI personales en un entorno Web UI interactivo. La arquitectura del plugin permite una integración sin problemas con configuraciones existentes de WebUI como Oobabooga. Incluye archivos de configuración paso a paso y soporta procesamiento por lotes, seguimiento del contexto de conversación y estrategias de recuperación flexibles. Los desarrolladores pueden extender el pipeline con módulos personalizados para la selección de almacenes vectoriales, encadenamiento de indicaciones y memoria de usuario, haciéndolo ideal para investigación, soporte al cliente y servicios especializados de conocimiento.

RAG para Ciberseguridad combina el poder de los modelos de lenguaje grandes con recuperación basada en vectores para transformar el acceso y análisis de información de ciberseguridad. Los usuarios comienzan cargando documentos como matrices MITRE ATT&CK, entradas CVE y avisos de seguridad. Luego, el marco genera incrustaciones para cada documento y las almacena en una base de datos vectorial. Cuando se realiza una consulta, RAG recupera los fragmentos más relevantes, los pasa al LLM y devuelve respuestas precisas y ricas en contexto. Este enfoque garantiza que las respuestas se basen en fuentes autorizadas, reduce las alucinaciones y mejora la precisión. Con pipelines de datos personalizables y soporte para múltiples proveedores de incrustaciones y LLM, los equipos pueden adaptar el sistema a sus necesidades únicas de inteligencia de amenazas.