NeuralGPT vise à simplifier le développement d'agents d'IA en offrant des composants modulaires et des pipelines standardisés. Au cœur, il propose des classes d'agents personnalisables, la génération augmentée par récupération (RAG) et des couches de mémoire pour maintenir le contexte conversationnel. Les développeurs peuvent intégrer des bases de données vectorielles (par exemple, Chroma, Pinecone, Qdrant) pour la recherche sémantique et définir des agents outils pour exécuter des commandes externes ou des appels API. Le framework supporte plusieurs backends LLM tels que OpenAI, Hugging Face et Azure OpenAI. NeuralGPT inclut une CLI pour un prototypage rapide et un SDK Python pour le contrôle programmatique. Avec une journalisation intégrée, une gestion des erreurs et une architecture extensible de plugins, il accélère le déploiement d'assistants intelligents, de chatbots et de workflows automatisés.

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 cadre Controllable RAG offre une approche modulaire pour construire des systèmes de génération augmentée par récupération. Il permet de configurer et de chaîner les composants de récupération, les modules de mémoire et les stratégies de génération. Les développeurs peuvent brancher différents LLM, bases de données vectorielles et contrôleurs de politique pour ajuster la façon dont les documents sont récupérés et traités avant la génération. Basé sur Python, il comprend des utilitaires pour l'indexation, les requêtes, le suivi de l'historique de conversation et les flux de contrôle basés sur des actions, ce qui le rend idéal pour les chatbots, les assistants de connaissance et les outils de recherche.