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.

nAIdem utilise l'intelligence artificielle pour rationaliser les tâches de traitement des documents, permettant aux entreprises d'automatiser les flux de travail, de gérer des fichiers et d'analyser des données. Grâce à des fonctionnalités telles que la reconnaissance optique de caractères, l'extraction de données et l'intégration transparente avec d'autres logiciels, nAIdem réduit considérablement l'effort manuel nécessaire à la gestion des documents, ce qui se traduit par une productivité et une précision accrues pour les organisations.

ExcelFormulaGPT est un puissant outil qui convertit vos descriptions textuelles en formules Excel fonctionnelles en quelques secondes. Cette solution innovante vise à simplifier le processus de création de formules Excel, à gagner du temps et à réduire les erreurs. Que vous soyez un novice ou un utilisateur expérimenté d'Excel, ExcelFormulaGPT rationalise votre flux de travail, vous assurant d'obtenir des formules précises sans les tracas de la programmation manuelle.