Le chercheur local RAG Deepseek combine les capacités puissantes de crawl et d'indexation de fichiers de Deepseek avec une recherche sémantique basée sur des vecteurs et une inférence locale de LLM pour créer un agent autonome de génération augmentée par récupération (RAG). Les utilisateurs configurent un répertoire pour indexer divers formats de documents – PDF, Markdown, texte, etc. – tout en intégrant des modèles d'embedding personnalisés via FAISS ou d'autres magasins vectoriels. Les requêtes sont traitées via des modèles open source locaux (par exemple, GPT4All, Llama) ou des API distantes, renvoyant des réponses concises ou des résumés basés sur le contenu indexé. Avec une interface CLI intuitive, des modèles de prompt personnalisables et une prise en charge des mises à jour incrémentielles, l'outil garantit la confidentialité des données et l'accessibilité hors ligne pour les chercheurs, développeurs et travailleurs du savoir.

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.

Granite Retrieval Agent offre aux développeurs une plateforme flexible pour construire des agents IA génératives augmentés par récupération combinant recherche sémantique et grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent ingérer des documents provenant de sources diverses, créer des embeddings vectoriels et configurer des index Azure Cognitive Search ou d'autres magasins vectoriels. Lorsqu’une requête arrive, l’agent récupère les passages les plus pertinents, construit des fenêtres contextuelles et appelle les API LLM pour des réponses ou résumés précis. Il supporte la gestion de la mémoire, l’orchestration en chaîne de la réflexion et des plugins personnalisés pour le pré et post-traitement. Déployable via Docker ou directement en Python, Granite Retrieval Agent accélère la création de chatbots basés sur la connaissance, assistants d'entreprise et systèmes Q&A avec moins d’hallucinations et une meilleure précision factuelle.

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.

Agentic-RAG-DeepSeek combine l'orchestration agentique avec des techniques RAG pour permettre des applications avancées de conversation et de recherche. Il traite d'abord des corpus documentaires, générant des embeddings à l'aide de LLMs et les stockant dans la base de données vectorielle DeepSeek. En exécution, un agent IA récupère des passages pertinents, construit des prompts contextuels et utilise des LLM pour synthétiser des réponses précises et concises. Le framework supporte des workflows de raisonnement itératifs multi-étapes, des opérations basées sur des outils, et des politiques personnalisables pour un comportement agent flexible. Les développeurs peuvent étendre les composants, intégrer des API ou outils supplémentaires et surveiller la performance des agents. Qu'il s'agisse de systèmes Q&A dynamiques, d'assistants de recherche automatisés ou de chatbots spécifiques à un domaine, Agentic-RAG-DeepSeek offre une plateforme modulaire et évolutive pour des solutions d'IA à récupération dirigée.

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.

Hebbia est une plateforme d'IA de pointe qui vise à révolutionner la manière dont le travail de connaissance est effectué. En tirant parti de technologies avancées d'IA, Hebbia permet aux utilisateurs de synthétiser des informations publiques sans effort, d'analyser instantanément des transactions financières et des dynamiques d'enchères, et de créer des profils complets. La plateforme est conçue pour des industries telles que la finance, le droit, le gouvernement et la pharmacie, fournissant des outils spécialisés qui aident à extraire et gérer des données pertinentes, améliorant finalement les processus de prise de décision et la productivité.