DataLang est un outil à la fois sophistiqué et simple qui permet d'interroger des bases de données via un langage naturel. Les utilisateurs peuvent configurer leurs sources de données, ajouter des vues de données et interagir avec leurs données comme s'ils étaient en conversation. Cela élimine le besoin de requêtes SQL complexes, permettant aux utilisateurs d'obtenir rapidement des insights et des réponses en utilisant simplement un langage clair.

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.