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.

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.

Magma Deploy est une plateforme de déploiement d'agents IA qui simplifie le processus complet de création, mise à l'échelle et surveillance d'assistants intelligents. Les utilisateurs définissent visuellement des flux de travail augmentés par recherche, se connectent à n'importe quelle base de données vectorielle, choisissent parmi les modèles d'OpenAI ou open source, et configurent des règles de routage dynamiques. La plateforme gère la génération d'incorporations, la gestion du contexte, la montée en charge automatique et l'analyse d'utilisation, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique des agents et l'expérience utilisateur plutôt que sur l'infrastructure backend.

Agent Workflow Memory est une bibliothèque Python conçue pour augmenter les agents IA avec une mémoire persistante dans des workflows complexes. Elle exploite des magasins vectoriels pour encoder et récupérer le contexte pertinent, permettant aux agents de se souvenir des interactions passées, de maintenir l'état et de prendre des décisions éclairées. La bibliothèque s'intègre parfaitement avec des frameworks comme le WorkflowAgent de LangChain et offre des rappels de mémoire personnalisables, des politiques d'éviction de données, et le support pour divers backends de stockage. En stockant l'historique des conversations et les métadonnées des tâches dans des bases de données vectorielles, elle permet d'effectuer des recherches par similarité sémantique pour faire apparaître les souvenirs les plus pertinents. Les développeurs peuvent affiner les périmètres de récupération, compresser les données historiques, et implémenter des stratégies de persistance personnalisées. Idéal pour des sessions longues, la coordination multi-agent et les dialogues riches en contexte, Agent Workflow Memory assure que les agents IA fonctionnent avec continuité, permettant des interactions plus naturelles et sensibles au contexte tout en réduisant la redondance et en améliorant l'efficacité.