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.

Graph_RAG est un framework basé sur Python conçu pour construire et interroger des graphes de connaissances pour la génération augmentée par récupération (RAG). Il supporte l'ingestion de documents non structurés, l'extraction automatique d'entités et de relations à l'aide de LLMs ou d'outils NLP, et le stockage dans des bases de données graphiques telles que Neo4j. Avec Graph_RAG, les développeurs peuvent construire des graphes de connaissances connectés, exécuter des requêtes sémantiques pour identifier des nœuds et des chemins pertinents, et alimenter les prompts LLM avec le contexte récupéré. Le framework propose des pipelines modulaires, des composants configurables et des exemples d'intégration pour faciliter les applications RAG de bout en bout, améliorant la précision des réponses et l'interprétabilité via une représentation structurée des connaissances.

Knowledge-Discovery-Agents fournit un ensemble modulaire d'agents d'IA préconstruits et personnalisables conçus pour extraire des insights structurés à partir de PDFs, CSV, sites web et autres sources. Il s'intègre avec LangChain pour gérer l'utilisation des outils, supporte le chaînage de tâches telles que le web scraping, la génération d'inclusions, la recherche sémantique et la création de graphes de connaissances. Les utilisateurs peuvent définir des flux de travail d'agents, incorporer de nouveaux chargeurs de données et déployer des bots QA ou des pipelines analytiques. Avec peu de code, il accélère le prototypage, l'exploration des données et la génération automatisée de rapports dans la recherche et l'entreprise.

LangGraph-Chatchat fonctionne comme un plugin de gestion de mémoire pour le framework conversationnel ChatChat, utilisant le modèle de base de données graphe de LangGraph pour stocker et récupérer le contexte de la conversation. Pendant l'exécution, les entrées utilisateur et les réponses de l'agent sont converties en nœuds sémantiques avec des relations, formant un graphe de connaissances complet. Cette structure permet des requêtes efficaces des interactions passées basées sur des métriques de similarité, des mots-clés ou des filtres personnalisés. Le plugin supporte la configuration de la persistance de mémoire, la fusion de nœuds et les politiques TTL, garantissant une conservation du contexte pertinent sans surcharge. Avec des sérialisateurs et des adaptateurs intégrés, LangGraph-Chatchat s’intègre parfaitement dans des déploiements ChatChat, offrant aux développeurs une solution robuste pour construire des agents IA capables de maintenir une mémoire à long terme, d’améliorer la pertinence des réponses et de gérer des flux de dialogue complexes.

MemU est une couche mémoire agentique conçue pour fonctionner comme un système de fichiers intelligent et autonome pour les compagnons IA, transformant la gestion de la mémoire par l'organisation, le lien et l'amélioration continue des données stockées. Il s'intègre aux principaux LLM tels qu’OpenAI et Anthropic, améliorant la capacité de l'IA à mémoriser et à rappeler efficacement les conversations et connaissances, optimisant ainsi les performances de l'agent IA et l'expérience utilisateur.

Mindcore Labs fournit un environnement sans code et convivial pour les développeurs afin de concevoir et lancer des agents IA. Il dispose d'un système de mémoire basé sur un graphe de connaissances qui conserve le contexte dans le temps, prend en charge l'ingestion de documents et de sources de données, et s'intègre avec des API et plugins externes. Les utilisateurs peuvent configurer les agents via une interface utilisateur intuitive ou CLI, les tester en temps réel, et les déployer sur des points de terminaison en production. La surveillance intégrée et les analyses aident à suivre les performances et à optimiser le comportement des agents.