Fin-Sight Agents Suite orchestre une collection d'agents IA spécialisés adaptés au domaine financier. Chaque agent gère des tâches spécifiques : ingestion de données provenant de plusieurs sources, analyse de séries temporelles, extraction de sentiments des actualités, et modélisation prédictive. Un agent coordinateur gère le flux de travail, enchaînant les tâches et assurant la cohérence des données. Grâce à des fichiers de configuration simples, les utilisateurs définissent les rôles des agents, les paramètres d'entrée, et les formats de sortie. Le système supporte la personnalisation des pipelines d'analyse, allant des résumés automatisés des bénéfices aux tableaux de bord d’exposition au risque. En combinant des requêtes en langage naturel basées sur LLM avec des modules quantitatifs, Fin-Sight Agents Suite accélère la recherche, réduit les efforts manuels et améliore la précision des décisions dans le trading, la gestion de portefeuille, et l’intelligence de marché.

Cortex Click est une plateforme de contenu intelligente conçue pour aider les développeurs à générer des articles de blog de haute qualité, des pages d'atterrissage et des copilotes Q&A avec un minimum d'effort. En exploitant votre documentation existante, vos dépôts GitHub et vos wikis internes, Cortex Click peut créer un contenu à la fois précis et pertinent. La plateforme prend également en charge des SDK et API riches pour la génération de contenu programmatique et fournit des outils pour ingérer des données de diverses sources, rendant le processus de création de contenu fluide et efficace.

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.

RagFormation offre une solution de bout en bout pour implémenter des workflows de génération augmentée par récupération. La plateforme ingère diverses sources de données, notamment des documents, pages web et bases de données, et extrait des embeddings via des modèles LLM populaires. Elle se connecte de manière transparente à des bases de données vectorielles comme Pinecone, Weaviate ou Qdrant pour stocker et récupérer des informations contextuellement pertinentes. Les utilisateurs peuvent définir des prompts personnalisés, configurer des flux de conversation et déployer des interfaces de chat interactives ou des API REST pour des réponses en temps réel. Avec une surveillance intégrée, des contrôles d'accès, et la prise en charge de plusieurs fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), RagFormation permet aux équipes de créer rapidement, d'itérer et de déployer des applications d'IA à grande échelle, tout en minimisant le développement. Son SDK low-code et sa documentation complète accélèrent l'intégration dans des systèmes existants, assurant une collaboration transparente entre les départements et réduisant le délai de mise sur le marché.

RAGApp est conçu pour simplifier toute la pipeline RAG en fournissant des intégrations clés en main avec des bases de données vectorielles populaires (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) et de grands modèles de langage (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Il inclut des outils d'ingestion de données pour convertir des documents en embeddings, des mécanismes de récupération contextuelle pour une sélection précise des connaissances, et un UI de chat intégré ou un serveur API REST pour le déploiement. Les développeurs peuvent facilement étendre ou remplacer n'importe quel composant — ajouter des préprocesseurs personnalisés, intégrer des API externes en tant qu'outils, ou changer de fournisseur de LLM — tout en utilisant Docker et les outils CLI pour un prototypage rapide et le déploiement en production.