Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) est un cadre open-source unifié conçu pour améliorer la précision et l'efficacité du modèle en combinant flux de travail de récupération et de fine-tuning. Les utilisateurs peuvent préparer un corpus, construire un index de récupération et insérer le contexte récupéré directement dans les boucles d'entraînement. Il supporte la récupération multimodale pour le texte, les images et la vidéo, s'intègre avec des magasins vectoriels populaires, et propose des métriques d'évaluation ainsi que des scripts de déploiement pour un prototypage rapide et un déploiement en production.

AgentReader est un cadre d'agent IA convivial pour les développeurs, qui vous permet de charger et d'indexer diverses sources de données telles que PDFs, fichiers textes, documents markdown et pages web. Il s'intègre parfaitement avec les principaux fournisseurs de LLM pour alimenter des sessions de chat interactives et des questions-réponses sur votre base de connaissances. Les fonctionnalités incluent le streaming en temps réel des réponses du modèle, des pipelines de récupération personnalisables, le web scraping via un navigateur sans tête, et une architecture de plugins pour étendre les capacités d'ingestion et de traitement.

AI_RAG fournit une solution modulaire de génération augmentée par récupération combinant l'indexation de documents, la recherche vectorielle, la génération d'intégrations et la composition de réponses pilotée par LLM. Les utilisateurs préparent des corpus de documents textuels, connectent un magasin vectoriel comme FAISS ou Pinecone, configurent les points de terminaison d'intégration et de LLM, puis lancent le processus d'indexation. Lorsqu'une requête arrive, AI_RAG récupère les passages les plus pertinents, les alimente avec le prompt dans le modèle de langage choisi, et renvoie une réponse contextuellement ancrée. Sa conception extensible permet des connecteurs personnalisés, la prise en charge multi-modèles et un contrôle précis des paramètres de récupération et de génération, idéal pour les bases de connaissances et les agents conversationnels avancés.

eigenDB est une base de données vectorielle conçue spécifiquement pour les charges de travail d'IA et d'apprentissage automatique. Elle permet aux utilisateurs d'ingérer, d'indexer et de requêter en temps réel des vecteurs d'embedding de haute dimension, supportant des milliards de vecteurs avec des temps de recherche inférieurs à une seconde. Grâce à des fonctionnalités telles que la gestion automatisée des shards, la scaling dynamique et l'indexation multidimensionnelle, elle s'intègre via des API RESTful ou des SDKs clients dans des langages populaires. eigenDB offre également une filtration avancée des métadonnées, des contrôles de sécurité intégrés et un tableau de bord unifié pour la surveillance des performances. Qu'il s'agisse de puissance pour la recherche sémantique, les moteurs de recommandations ou la détection d'anomalies, eigenDB fournit une base fiable et à haut débit pour les applications AI basées sur l'embedding.

En tant qu'implémentation robuste en Go du populaire framework LlamaIndex, Llama-Index-Go offre des capacités de bout en bout pour la construction et la requête d'index basés sur des vecteurs à partir de données textuelles. Les utilisateurs peuvent charger des documents via des chargeurs intégrés ou personnalisés, générer des embeddings en utilisant OpenAI ou d'autres fournisseurs, et stocker les vecteurs en mémoire ou dans des bases de données vectorielles externes. La bibliothèque expose une API QueryEngine qui supporte la recherche par mots-clés et sémantique, des filtres booléens, et la génération augmentée par récupération avec des LLM. Les développeurs peuvent étendre les parseurs pour Markdown, JSON ou HTML, et intégrer des modèles d'encodage alternatifs. Conçue avec des composants modulaires et des interfaces claires, elle offre haute performance, débogage facile, et une intégration flexible dans des microservices, outils CLI ou applications web, permettant un prototypage rapide de solutions de recherche et de chat alimentées par l’IA.