DocGPT vise à simplifier l'extraction d'informations et les questions-réponses à partir de documents en fournissant une interface conversationnelle fluide. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents en formats PDF, Word ou PowerPoint, qui sont ensuite traités par des parsers de texte. Le contenu est découpé en segments et embedded avec les modèles d'embedding d'OpenAI, puis stocké dans une base de données vectorielle comme FAISS ou Pinecone. Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, DocGPT récupère les segments de texte les plus pertinents via une recherche par similarité et utilise ChatGPT pour générer des réponses précises et contextualisées. Il propose un chat interactif, une synthèse de documents, des invites personnalisables pour des besoins spécifiques au domaine, et est construit en Python avec une interface Streamlit pour un déploiement et une extension faciles.

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.

Le chatbot LangChain pour le support client exploite le framework LangChain et de grands modèles de langage pour fournir un agent conversationnel intelligent adapté aux scénarios de support. Il intègre un magasin de vecteurs pour stocker et récupérer des documents spécifiques à l'entreprise, assurant des réponses précises en contexte. Le chatbot conserve une mémoire à plusieurs tours pour gérer naturellement les questions de suivi, et supporte des modèles de prompt personnalisables pour s’aligner avec le ton de la marque. Avec des routines intégrées pour l’intégration API, les utilisateurs peuvent se connecter à des systèmes externes comme CRM ou bases de connaissances. Cette solution open-source facilite le déploiement d’un bot support auto-hébergé, réduit les temps de réponse, standardise les réponses et permet aux équipes d’étendre les opérations de support sans expertise approfondie en IA.