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.

Cortexon transforme les données d'entreprise en agents IA intelligents et contextuellement sensibles. La plateforme ingère des documents provenant de sources multiples—telles que PDFs, fichiers Word et bases de données—en utilisant des techniques avancées d'incrustation et d'indexation sémantique. Elle construit un graphe de connaissances qui alimente une interface en langage naturel, permettant une réponse fluide aux questions et un support décisionnel. Les utilisateurs peuvent personnaliser les flux de conversation, définir des modèles de réponse et intégrer l'agent dans des sites Web, applications de chat ou outils internes via APIs REST et SDKs. Cortexon offre également des analyses en temps réel pour surveiller les interactions des utilisateurs et optimiser la performance. Son infrastructure sécurisée et évolutive garantit la confidentialité et la conformité des données, la rendant adaptée pour l'automatisation du support client, la gestion des connaissances internes, la stimulation des ventes et l'accélération de la recherche dans divers secteurs.

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.

LangSearch offre une API robuste qui prend en charge le traitement du langage naturel pour les recherches Web. Il fournit des résultats de recherche détaillés à partir d'une vaste base de données de documents Web, y compris des nouvelles, des images et des vidéos. L'API prend en charge les recherches par mots-clés et par vecteurs et utilise un modèle de reranking pour améliorer l'exactitude des résultats. Une intégration facile dans diverses applications et outils fait de LangSearch un choix idéal pour les développeurs cherchant à ajouter des fonctionnalités de recherche avancées à leurs projets.

LangDB AI est une plateforme de gestion des connaissances pilotée par l'IA, conçue pour transformer une documentation dispersée en un assistant interactif recherché. Les utilisateurs uploadent des documents — comme PDFs, fichiers Word ou pages web — et l'IA de LangDB analyse et indexe le contenu grâce au traitement du langage naturel et aux embeddings. Son moteur de recherche sémantique recherche des passages pertinents, tandis qu'une interface de chatbot permet aux membres de l'équipe de poser des questions en langage naturel. La plateforme supporte le déploiement multi-canaux via widgets de chat, Slack et intégrations API. Les administrateurs peuvent configurer les rôles utilisateur, suivre les analyses d'utilisation et mettre à jour les versions des documents de manière transparente. En automatisant l'ingestion de contenu, l'étiquetage et le support conversationnel, LangDB AI réduit le temps de recherche d'informations et améliore la collaboration dans les départements support client, ingénierie et formation.

Query-Bot intègre l'ingestion de documents, la segmentation de texte et les embeddings vectoriels pour créer un index consultable à partir de PDFs, fichiers texte et documents Word. En utilisant LangChain et GPT-3.5 Turbo d'OpenAI, il traite les requêtes des utilisateurs en récupérant les passages pertinents et en générant des réponses concises. L'interface UI basée sur Streamlit permet aux utilisateurs de télécharger des fichiers, de suivre l'historique des conversations et d'ajuster les paramètres. Il peut être déployé localement ou sur des environnements cloud, offrant un cadre extensible pour des agents personnalisés et des bases de connaissances.

L'agent de conversation intelligent basé sur RAG combine une couche de récupération supportée par un magasin vectoriel avec le Gemini LLM de Google via LangChain, afin d'extraire la connaissance dans un contexte de conversation riche. Les utilisateurs insèrent et indexent des documents—PDF, pages web ou bases de données—dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est posée, l'agent récupère les passages les plus pertinents, les alimente dans un modèle de prompt, et génère des réponses concises et précises. Les composants modulaires permettent de personnaliser les sources de données, les magasins vectoriels, l'ingénierie des prompts et les backends LLM. Ce cadre open-source facilite le développement de bots Q&A spécifiques au domaine, d'explorateurs de connaissances et d'assistants de recherche, offrant des insights scalables et en temps réel à partir de grandes collections de documents.

AgenticRAG fournit une architecture modulaire pour créer des agents autonomes exploitant la génération augmentée par récupération (RAG). Elle offre des composants pour indexer des documents dans des magasins vectoriels, récupérer le contexte pertinent et l’introduire dans des LLM afin de générer des réponses contextuelles. Les utilisateurs peuvent intégrer des API et outils externes, configurer des mémoires pour suivre l’historique des conversations, et définir des flux de travail personnalisés pour gérer des processus décisionnels à plusieurs étapes. Le framework supporte des bases de données vectorielles populaires comme Pinecone et FAISS, ainsi que des fournisseurs de LLM tels que OpenAI, permettant une transition fluide ou une configuration multi-modèles. Avec des abstractions intégrées pour les boucles d'agents et la gestion des outils, AgenticRAG facilite le développement d'agents capables de FAQ documentaire, de recherche automatisée et d’automatisation basée sur la connaissance, réduisant le code boilerplate et accélérant le déploiement.