SmartRAG est une bibliothèque Python modulaire conçue pour les workflows de génération augmentée par récupération (RAG) avec de grands modèles de langage. Elle combine l'ingestion de documents, l'indexation vectorielle et des API LLM de pointe pour fournir des réponses précises et riches en contexte. Les utilisateurs peuvent importer des PDFs, des fichiers texte ou des pages web, les indexer en utilisant des magasins vectoriels populaires comme FAISS ou Chroma, et définir des modèles de prompts personnalisés. SmartRAG orchestre la récupération, la composition des prompts et l'inférence LLM, renvoyant des réponses cohérentes basées sur les documents sources. En abstraisant la complexité des pipelines RAG, il accélère le développement de systèmes de questions-réponses, de chatbots et d'assistants de recherche. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs, échanger les fournisseurs LLM et affiner les stratégies de récupération pour s'adapter à des domaines de connaissance spécifiques.

A2A4J est un cadre Java léger conçu pour construire des agents IA autonomes. Il offre des abstractions pour les agents, outils, mémoires et planificateurs, supportant l'exécution asynchrone des tâches et une intégration transparente avec OpenAI et d'autres API LLM. Sa conception modulaire vous permet de définir des outils et des magasins de mémoire personnalisés, d'orchestrer des workflows multi-étapes et de gérer des boucles de décision. Avec la gestion des erreurs intégrée, la journalisation et l'extensibilité, A2A4J accélère le développement d'applications Java intelligentes et de microservices.