VisQueryPDF traite les fichiers PDF en les divisant en segments, en générant des embeddings vectoriels via OpenAI ou des modèles compatibles, et en stockant ces embeddings dans un magasin de vecteurs local. Les utilisateurs peuvent soumettre des requêtes en langage naturel pour récupérer les segments les plus pertinents. Les résultats de recherche sont affichés avec du texte mis en surbrillance sur les pages PDF originales et tracés dans un espace d'embedding bidimensionnel, permettant une exploration interactive des relations sémantiques entre les segments de documents.

Ask Screenshot pour ChatGPT révolutionne la façon dont vous interagissez en ligne avec l'information. Cette extension Chrome vous permet de capturer facilement des captures d'écran de n'importe quelle page et de les soumettre à ChatGPT pour analyse. En combinant des données visuelles avec des insights alimentés par IA, les utilisateurs peuvent extraire des connaissances, générer des résumés ou clarifier rapidement le contenu. Que vous soyez chercheur, étudiant ou professionnel, l'outil vous fait gagner du temps et améliore l'apprentissage en fournissant des réponses et des insights directs basés sur le contenu visuel capturé.

Mapify est un outil alimenté par l'IA qui transforme les vidéos YouTube, les PDF et les pages web en cartes heuristiques interactives. Conçu pour améliorer la compréhension et l'apprentissage, il extrait des points clés de diverses sources et les présente sous un format visuel structuré. Que vous recherchiez, résumiez ou appreniez de nouveaux sujets, Mapify vous aide à saisir les points clés rapidement et efficacement. En utilisant des technologies d'IA comme Claude et ChatGPT, Mapify organise visuellement des contenus complexes, augmentant la productivité et facilitant un apprentissage plus rapide.

SciPhi est une plateforme open source conçue pour simplifier la création, le déploiement et l'évolutivité des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). Elle fournit une solution de bout en bout pour les développeurs, leur permettant de se concentrer sur l'innovation en IA sans se soucier de l'infrastructure sous-jacente. Avec des outils d'extraction de graphe de connaissances automatisés, de gestion de documents et d'utilisateurs, et une observabilité robuste, SciPhi garantit un déploiement efficace et optimisé des systèmes RAG.

GPT Researcher utilise des algorithmes d'IA de pointe pour aider les utilisateurs à réaliser des revues de littérature complètes. Il peut analyser d'immenses bases de données pour localiser des études et des articles pertinents, résumer les résultats et faciliter la compréhension des sujets complexes. Les utilisateurs peuvent l'intégrer dans leur flux de travail pour une extraction efficace des connaissances, économisant ainsi un temps et des efforts précieux tout en garantissant l'exhaustivité de leurs processus de recherche.

Starlight Search est un agent IA conçu pour améliorer la recherche en ligne en comprenant les requêtes en langage naturel et en renvoyant des résumés concis accompagnés de liens vers les sources. Il agrège des données provenant de plusieurs sites Web, extrait les points clés et formate les réponses en paragraphes lisibles ou en listes à puces. Les utilisateurs peuvent affiner leurs requêtes en temps réel, approfondir les sujets et vérifier les informations via des citations directes. L'outil prend en charge le dialogue multi-tours, permettant des clarifications et des questions de suivi sans redémarrer la recherche.

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.