Deep Seek est un agent IA basé sur le Web qui révolutionne la façon dont les utilisateurs découvrent et interagissent avec l'information. Les utilisateurs peuvent télécharger différents types de fichiers—PDF, DOCX—ou fournir des URL vers des sites web et des vidéos YouTube. La plateforme indexe automatiquement le contenu et utilise la génération augmentée par la recherche pour extraire des passages pertinents lors d'une conversation. Pendant la discussion, Deep Seek récupère le contexte de votre base de connaissances et génère des réponses claires et ciblées. Cette approche hybride garantit des réponses rapides et précises tout en conservant la profondeur et la nuance des sources d'origine.

Keylight AI exploite l'intelligence artificielle de pointe pour transformer les recherches de documents, permettant aux utilisateurs de récupérer rapidement et précisément des informations pertinentes. Cet outil puissant s'intègre parfaitement à divers formats, garantissant accessibilité et facilité d'utilisation. Ses fonctionnalités robustes s'adressent à la fois aux utilisateurs individuels et aux organisations, leur permettant de surmonter les limitations des méthodes de recherche traditionnelles. Conçu pour l'efficacité, Keylight AI améliore non seulement la productivité, mais ouvre aussi la voie à une meilleure prise de décision grâce à une découverte optimisée des informations.

Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.