Mithrin est une plateforme AI avancée conçue pour habiliter les entreprises en permettant la création d'agents chatbot personnalisés. Avec une approche sans code, les utilisateurs peuvent facilement construire des agents AI qui intègrent des connaissances spécifiques dans les conversations. Cette technologie de génération augmentée par récupération (RAG) améliore la capacité du chatbot à fournir des réponses personnalisées, en faisant un outil polyvalent pour améliorer les interactions avec les clients, l'efficacité opérationnelle et les performances globales de l'entreprise. Que ce soit pour le service clientèle ou les opérations internes, Mithrin est conçu pour s'adapter et répondre aux divers besoins des entreprises, facilitant l'automatisation et l'interaction sans faille.

RagHost simplifie le développement d'outils internes alimentés par l'IA en utilisant la technologie de génération augmentée par la récupération (RAG). Les utilisateurs peuvent intégrer des documents ou du texte et poser des questions via une seule API. En quelques minutes, RagHost vous permet de créer des outils de recherche internes efficaces ou des applications orientées clients, réduisant considérablement le temps et les efforts nécessaires à la création d'outils complexes basés sur l'IA.

TrainMyAI est une plateforme qui vous aide à créer des versions personnalisées de chatbots populaires tels que ChatGPT ou Llama 3, qui sont entraînés sur vos données internes. En utilisant la génération augmentée par récupération (RAG), TrainMyAI garantit que votre chatbot peut répondre efficacement à des requêtes spécifiques relatives à votre contenu privé. Le service est hébergé sur votre serveur, vous donnant un contrôle total sur la confidentialité et la sécurité des données. Il comprend également une interface web complète, des analyses de contenu et une API privée pour une intégration transparente.

Castorice-LLM-Service fournit une interface HTTP standardisée pour interagir immédiatement avec divers fournisseurs de grands modèles linguistiques. Les développeurs peuvent configurer plusieurs backends, y compris des API cloud et des modèles auto-hébergés, via des variables d’environnement ou des fichiers de configuration. Il supporte la génération augmentée par récupération via une intégration transparente des bases de données vectorielles, permettant des réponses contextualisées. Des fonctionnalités telles que le batch de requêtes optimisent le débit et le coût, tandis que les points de terminaison en streaming fournissent des réponses token par token. La mise en cache intégrée, le RBAC et les métriques compatibles Prometheus permettent un déploiement sécurisé, évolutif et observable en interne ou dans le cloud.

Minimaxi Agent est un constructeur d'agents IA sans code conçu pour que les entreprises et les équipes puissent rapidement créer, former et déployer des assistants intelligents. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents, des FAQ ou des bases de connaissances, configurer une génération augmentée par récupération pour obtenir des réponses pertinentes et personnaliser la logique de conversation avec un constructeur visuel. Les agents peuvent être publiés sur des widgets Web, Slack, Microsoft Teams ou intégrés à des outils internes. L'analyse en temps réel permet de surveiller l'utilisation et la précision, tandis que les contrôles d'accès basés sur les rôles garantissent la sécurité des données et la conformité.

PaperLens combine une technologie IA de pointe avec un design intuitif pour vous aider à trouver les recherches académiques les plus pertinentes. Avec des fonctionnalités telles que la recherche alimentée par RAG, un chatbot d'assistant de recherche, la possibilité d'enregistrer des articles et un filtrage intelligent, PaperLens s'assure que vous obtenez des résultats précis et en temps réel pour chaque requête. Que vous analysiez des articles complexes ou que vous compiliez des revues de littérature, PaperLens simplifie le processus de recherche, le rendant plus efficace et convivial.

L'agent de conversation intelligent basé sur RAG combine une couche de récupération supportée par un magasin vectoriel avec le Gemini LLM de Google via LangChain, afin d'extraire la connaissance dans un contexte de conversation riche. Les utilisateurs insèrent et indexent des documents—PDF, pages web ou bases de données—dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est posée, l'agent récupère les passages les plus pertinents, les alimente dans un modèle de prompt, et génère des réponses concises et précises. Les composants modulaires permettent de personnaliser les sources de données, les magasins vectoriels, l'ingénierie des prompts et les backends LLM. Ce cadre open-source facilite le développement de bots Q&A spécifiques au domaine, d'explorateurs de connaissances et d'assistants de recherche, offrant des insights scalables et en temps réel à partir de grandes collections de documents.

S.M.A.R.T est une extension Chrome développée spécifiquement pour l'événement IBM TechXchange, visant à accroître la productivité et à simplifier l'expérience avec IBM Cloud. Elle comprend des invites AI personnalisées pour des réponses précises, un système de favoris multi-niveaux pour le contenu clé, et RAG (génération augmentée par récupération) pour un accès rapide à la documentation pertinente. Les utilisateurs bénéficient d'un mode concentration, qui élimine les distractions, et d'une assistance AI contextuelle pour des insights instantanés. L'intégration avec un stockage cloud garantit un accès sécurisé et permanent aux données, faisant de S.M.A.R.T un outil inestimable pour quiconque travaille avec IBM Cloud.

Vellum AI fournit une plateforme complète permettant aux entreprises de passer leurs applications de modèles de langage de grande taille (LLM) du prototype à la production. Avec des outils avancés tels que l'ingénierie des invites, la recherche sémantique, la version du modèle, la chaîne d'invites et des tests quantitatifs rigoureux, elle permet aux développeurs de construire et de déployer en toute confiance des fonctionnalités alimentées par l'IA. Cette plateforme aide à intégrer les modèles avec les agents, en utilisant RAG et des API pour garantir un déploiement sans faille des applications d'IA.

Brain In Vat est une extension Chrome innovante qui utilise la génération augmentée par récupération (RAG) pour fournir aux utilisateurs des insights personnalisés à partir du contenu web. Cet outil d’IA analyse le texte de n'importe quelle page que vous visitez, le résumant, extrayant des informations clés et répondant à des questions pour améliorer votre compréhension. Parfait pour les étudiants, les chercheurs ou toute personne souhaitant optimiser son expérience web, l'extension permet une expérience de navigation plus interactive et informative. Son intégration transparente avec Chrome signifie que vous pouvez accéder à des insights puissants sans interrompre vos tâches en ligne.

CAMEL-AI est un framework basé sur Python permettant aux développeurs et chercheurs de construire, configurer et exécuter plusieurs agents IA autonomes alimentés par des LLMs. Il offre un support intégré pour la génération augmentée par récupération (RAG), l’utilisation d’outils externes, la communication entre agents, la gestion de la mémoire et de l’état, et la planification. Avec des composants modulaires et une intégration facile, les équipes peuvent prototyper des systèmes multi-agent complexes, automatiser des workflows et faire évoluer des expériences sur différents backends LLM.

Ce projet démontre un cadre complet pour créer des agents AI augmentés par récupération avec LlamaIndex. Il guide les développeurs à travers tout le workflow, en commençant par l'ingestion de documents et la création du magasin vectoriel, puis en définissant une boucle d'agent personnalisée pour la question-réponse contextuelle. En tirant parti des capacités de indexation et de récupération puissantes de LlamaIndex, les utilisateurs peuvent intégrer tout modèle linguistique compatible OpenAI, personnaliser des modèles de prompt, et gérer les flux de conversation via une interface CLI. L'architecture modulaire supporte divers connecteurs de données, extensions de plugins et personnalisation dynamique des réponses, permettant un prototypage rapide d'assistants de connaissance de niveau entreprise, de chatbots interactifs et d'outils de recherche. Cette solution simplifie la construction d'agents IA spécifiques au domaine en Python, assurant évolutivité, flexibilité et facilité d'intégration.

eLLMo (Opérations de Modèles de Langage Géants pour Entreprises) est un outil IA puissant qui adopte une approche GPT privée pour protéger les données clients tout en offrant des modèles de langage haute performance. Il améliore l'accès à l'information au sein des organisations en intégrant des capacités de recherche sophistiquées et de questions-réponses. eLLMo prend en charge des applications multilingues, le rendant polyvalent et accessible aux entreprises du monde entier. Avec des fonctionnalités telles que la génération augmentée par recherche (RAG) et un accès sécurisé basé sur les rôles, il est idéal pour des environnements de travail sécurisés et dynamiques.

Le chatbot LangChain RAG Agent établit un pipeline qui ingère des documents, les convertit en embeddings avec des modèles OpenAI, et les stocke dans une base de données vectorielle FAISS. Lorsqu’une requête utilisateur arrive, la chaîne de récupération LangChain extrait les passages pertinents, et l’exécuteur d’agent coordonne entre les outils de récupération et de génération pour produire des réponses riches en contexte. Cette architecture modulaire supporte des modèles de prompt personnalisés, plusieurs fournisseurs LLM, et des magasins de vecteurs configurables, idéal pour construire des chatbots basés sur la connaissance.

LangSaaS est un modèle sans code de pointe pour développer des applications de chat alimentées par IA. En tirant parti de la technologie de Génération Augmentée par Récupération (RAG), elle permet aux utilisateurs de créer des chatbots personnalisés capables d'engager les utilisateurs dans des dialogues significatifs. Cet outil s'intègre parfaitement à diverses sources de données, permettant un déploiement rapide de solutions de chat documentaire. Que vous soyez entrepreneur, éducateur ou professionnel, LangSaaS simplifie le processus de création de solutions de chat intelligentes adaptées à vos besoins, les rendant accessibles à tous, quel que soit le niveau technique.