Substrate est une plateforme polyvalente conçue pour développer des flux de travail IA en connectant divers composants modulaires ou nœuds. Il offre un kit de développement logiciel (SDK) intuitif qui englobe les fonctionnalités essentielles de l'IA, notamment les modèles de langage, la génération d'images et le stockage vectoriel intégré. Cette plateforme s'adresse à divers secteurs, permettant aux utilisateurs de construire facilement et efficacement des systèmes IA complexes. En simplifiant le processus de développement, Substrate permet aux individus et aux organisations de se concentrer sur l'innovation et la personnalisation, transformant des idées en solutions efficaces.

Financial Agentic RAG combine l'ingestion de documents, la recherche sémantique basée sur des embeddings et la génération alimentée par GPT pour fournir un assistant d'analyse financière interactif. Les pipelines de l'agent équilibrent recherche et IA générative : PDFs, tableurs et rapports sont vectorisés, permettant la récupération contextuelle de contenus pertinents. Lorsqu'un utilisateur soumet une question, le système récupère les segments correspondants et conditionne le modèle linguistique pour produire des insights financiers concis et précis. Déployable localement ou dans le cloud, il supporte des connecteurs de données personnalisés, des modèles de prompts, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS.

Au cœur, Memary fournit un système de gestion de mémoire modulaire adapté aux agents de modèles linguistiques de grande taille. En abstraisant les interactions de mémoire via une API commune, il supporte plusieurs backends, notamment des dictionnaires en mémoire, Redis pour la mise en cache distribuée, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS pour la recherche sémantique. Les utilisateurs définissent des schémas de mémoire (épisodes, sémantique ou à long terme) et exploitent des modèles d’embedding pour remplir automatiquement les magasins vectoriels. Les fonctions de récupération permettent de rappeler la mémoire pertinente contextuellement lors des conversations, améliorant les réponses des agents avec des interactions passées ou des données spécifiques au domaine. Conçu pour l’extensibilité, Memary peut intégrer des backends et fonctions d’embedding personnalisées, rendant idéal le développement d’applications IA robustes et à états, comme les assistants virtuels, bots de service client, et outils de recherche nécessitant une connaissance persistante au fil du temps.

FastAPI Agents offre une couche de service robuste pour le développement d'agents basés sur LLM en utilisant le framework web FastAPI. Il permet de définir le comportement des agents avec des chaînes LangChain, des outils et des systèmes de mémoire. Chaque agent peut être exposé comme un point de terminaison REST standard, supportant des requêtes asynchrones, des réponses en streaming et des charges utiles personnalisables. L'intégration avec des magasins de vecteurs permet la génération augmentée par récupération pour des applications axées sur la connaissance. Le framework comprend une journalisation intégrée, des hooks de surveillance et une prise en charge de Docker pour le déploiement en conteneur. Il est facile d'étendre les agents avec de nouveaux outils, middleware et authentification. FastAPI Agents accélère la mise sur le marché des solutions IA, en assurant la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité des applications basées sur des agents en entreprise et en recherche.

AIPE centralise l'orchestration des agents IA avec des modules interchangeables pour la mémoire, la planification, l'utilisation d'outils et la collaboration multi-agents. Les développeurs peuvent définir des personas d'agents, incorporer du contexte via des magasins vectoriels, et intégrer des API ou bases de données externes. Le cadre offre un tableau de bord web intégré et une CLI pour tester les prompts, surveiller l’état des agents et enchaîner les tâches. AIPE supporte plusieurs backends de mémoire comme Redis, SQLite et en mémoire. Ses configurations multi-agents permettent d’attribuer des rôles spécialisés — extracteur de données, analyste, résumé — pour collaborer sur des requêtes complexes. En abstraisant l’ingénierie des prompts, les wrappers API et la gestion d’erreurs, AIPE accélère le déploiement d’assistants alimentés par l’IA pour la QA de documents, le support client et l’automatisation de workflows.

Cognita offre une architecture modulaire pour la création d’applications RAG : ingestion et indexation des documents, sélection parmi OpenAI, TrueFoundry ou des fournisseurs tiers d’intégration, et configuration des pipelines de récupération via YAML ou Python DSL. Son interface frontend intégrée permet de tester les requêtes, d’ajuster les paramètres de récupération et de visualiser la similarité vectorielle. Une fois validé, Cognita fournit des modèles de déploiement pour Kubernetes et les environnements serverless, permettant de faire évoluer des assistants IA basés sur la connaissance en production avec observabilité et sécurité.

Ce projet démontre un cadre complet pour créer des agents AI augmentés par récupération avec LlamaIndex. Il guide les développeurs à travers tout le workflow, en commençant par l'ingestion de documents et la création du magasin vectoriel, puis en définissant une boucle d'agent personnalisée pour la question-réponse contextuelle. En tirant parti des capacités de indexation et de récupération puissantes de LlamaIndex, les utilisateurs peuvent intégrer tout modèle linguistique compatible OpenAI, personnaliser des modèles de prompt, et gérer les flux de conversation via une interface CLI. L'architecture modulaire supporte divers connecteurs de données, extensions de plugins et personnalisation dynamique des réponses, permettant un prototypage rapide d'assistants de connaissance de niveau entreprise, de chatbots interactifs et d'outils de recherche. Cette solution simplifie la construction d'agents IA spécifiques au domaine en Python, assurant évolutivité, flexibilité et facilité d'intégration.

GenAI Processors fournit une bibliothèque de processeurs réutilisables et configurables pour construire des flux de travail d'IA générative de bout en bout. Les développeurs peuvent ingérer des documents, les diviser en morceaux sémantiques, générer des embeddings, stocker et interroger des vecteurs, appliquer des stratégies de récupération, et construire dynamiquement des prompts pour les appels des grands modèles de langage. Son architecture plug-and-play permet une extension facile des étapes de traitement personnalisées, une intégration transparente avec les services Google Cloud ou d'autres magasins de vecteurs, et la gestion de pipelines RAG complexes pour des tâches telles que la réponse aux questions, le résumé et la récupération de connaissances.

Neum AI fournit un cadre avancé pour construire des infrastructures de données adaptées aux applications de génération renforcée par la recherche (RAG) et de recherche sémantique. Cette plateforme cloud dispose d'une architecture distribuée, d'une synchronisation en temps réel et d'outils d'observation robustes. Elle aide les développeurs à configurer rapidement et efficacement des pipelines et à se connecter sans à-coups aux banques de vecteurs. Que vous traitiez du texte, des images ou d'autres types de données, le système Neum AI garantit une intégration profonde et des performances optimisées pour vos applications d'IA.