Haystack est conçu pour aider les développeurs à créer facilement des solutions de recherche personnalisées qui tirent parti des dernières avancées en matière d'apprentissage automatique. Avec ses composants tels que les magasins de documents, les récupérateurs et les lecteurs, Haystack peut se connecter à diverses sources de données et traiter efficacement les requêtes. Son architecture modulaire prend en charge des stratégies de recherche mixtes, y compris la recherche sémantique et la recherche traditionnelle basée sur des mots-clés, en faisant un outil polyvalent pour les entreprises cherchant à améliorer leurs capacités de recherche.
Fonctionnalités principales de Haystack
Traitement du langage naturel
Pipelines personnalisables
Support pour plusieurs magasins de documents
Génération augmentée par récupération
Intégration avec divers backends
Avantages et inconvénients de Haystack
Inconvénients
Avantages
Cadre open source avec une forte communauté et un soutien d'entreprise
Architecture hautement personnalisable et flexible supportant des flux de travail IA complexes
Intègre plusieurs fournisseurs LLM et bases de données vectorielles leaders
Conçu pour la production, avec compatibilité Kubernetes et surveillance incluses
Prend en charge des applications IA multimodales au-delà du texte
Propose un constructeur de pipeline visuel (deepset Studio) pour un développement d'application plus rapide
Cognita est un cadre RAG open-source qui permet de construire des assistants IA modulaires avec récupération de documents, recherche vectorielle et pipelines personnalisables.
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.
DocChat-Docling est un cadre de chatbot documentaire AI qui transforme des documents statiques en une base de connaissances interactive. En intégrant des PDF, des fichiers texte et autres formats, il indexe le contenu avec des embeddings vectoriels et permet des questions-réponses en langage naturel. Les utilisateurs peuvent poser des questions de suivi, et l'agent conserve le contexte pour un dialogue précis. Basé sur Python et les principales API LLM, il offre un traitement de documents évolutif, des pipelines personnalisables et une intégration facile, permettant aux équipes de s'auto-servir en information sans recherches manuelles ou requêtes complexes.