Grand fournit une solution logicielle GRC (Gouvernance, Gestion des Risques et Conformité) pilotée par l'IA, visant à automatiser et gérer efficacement les exigences de conformité. La plateforme allie intelligence artificielle et expertise humaine pour offrir des solutions de conformité de nouvelle génération, en particulier dans le secteur financier. Les principales caractéristiques incluent la gestion centralisée des politiques, les mises à jour réglementaires et la recherche sémantique dans de vastes documents réglementaires, garantissant une gestion de la conformité rationalisée et efficace.

ResearchGPT automatise entièrement les flux de travail de recherche académique en intégrant la récupération de papiers, l’analyse de PDFs, l’extraction de texte basée sur le NLP, et la synthèse alimentée par GPT-4. À partir d’un sujet de recherche défini par l’utilisateur, il interroge les API de Semantic Scholar et arXiv pour rassembler des papiers pertinents, télécharge et analyse le contenu des PDFs, et utilise GPT-4 pour dégager les concepts clés, méthodologies et résultats. L’agent compile les insights de chaque papier en un rapport cohérent et structuré, exportable en Markdown ou PDF. Des options de configuration avancées permettent aux utilisateurs d’ajuster les filtres de recherche, définir des prompts personnalisés, et modifier le style des sorties. En orchestrant ces étapes, ResearchGPT réduit le travail manuel, accélère les revues de la littérature, et assure une couverture exhaustive des sources académiques.

Sherpa de CartographAI est un cadre d'agent basé sur Python conçu pour rationaliser la création d'assistants intelligents et de flux de travail automatisés. Il permet aux développeurs de définir des agents qui interprètent les entrées utilisateur, sélectionnent les points de terminaison LLM appropriés ou API externes, et orchestrent des tâches complexes telles que le résumé de documents, la récupération de données et les Q&R conversationnels. Grâce à son architecture plugin, Sherpa prend en charge une intégration facile d'outils personnalisés, de magasins de mémoire et de stratégies de routage pour optimiser la pertinence des réponses et les coûts. Les utilisateurs peuvent configurer des pipelines à plusieurs étapes où chaque module exécute une fonction distincte — comme la recherche sémantique, l'analyse de texte ou la génération de code — tandis que Sherpa gère la propagation du contexte et la logique de secours. Cette approche modulaire accélère le développement de prototypes, améliore la maintenabilité et permet aux équipes de construire des solutions évolutives pilotées par IA pour diverses applications.

Clinical Agent est conçu pour rationaliser les flux de travail cliniques en combinant la puissance de la génération augmentée par récupération et la recherche vectorielle. Il ingère les données de dossiers médicaux électroniques, indexe les documents avec une base de données vectorielle et utilise des LLMs pour répondre aux questions cliniques, générer des résumés de sortie et créer des notes structurées. Les développeurs peuvent personnaliser les invites, intégrer des sources de données additionnelles et étendre les modules. Le cadre supporte des pipelines modulaires pour l’ingestion de données, la recherche sémantique, les questions-réponses et la synthèse, permettant aux hôpitaux et équipes de recherche de déployer rapidement des assistants cliniques basés sur l’IA.

Au cœur, Memary fournit un système de gestion de mémoire modulaire adapté aux agents de modèles linguistiques de grande taille. En abstraisant les interactions de mémoire via une API commune, il supporte plusieurs backends, notamment des dictionnaires en mémoire, Redis pour la mise en cache distribuée, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS pour la recherche sémantique. Les utilisateurs définissent des schémas de mémoire (épisodes, sémantique ou à long terme) et exploitent des modèles d’embedding pour remplir automatiquement les magasins vectoriels. Les fonctions de récupération permettent de rappeler la mémoire pertinente contextuellement lors des conversations, améliorant les réponses des agents avec des interactions passées ou des données spécifiques au domaine. Conçu pour l’extensibilité, Memary peut intégrer des backends et fonctions d’embedding personnalisées, rendant idéal le développement d’applications IA robustes et à états, comme les assistants virtuels, bots de service client, et outils de recherche nécessitant une connaissance persistante au fil du temps.

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.

Pi Web Agent est un framework léger et extensible pour construire des agents de chat IA sur le web. Il utilise Python FastAPI en backend et un frontend React pour fournir des conversations interactives alimentées par OpenAI, Cohere ou LLM locaux. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents ou connecter des bases de données externes pour une recherche sémantique via des magasins vectoriels. Une architecture de plugins permet d’intégrer des outils personnalisés, des appels de fonctions et des API tierces localement. Il offre un accès complet au code source, des modèles de prompt basés sur le rôle et une mémoire configurable pour créer des assistants IA personnalisés.

Rags fournit un pipeline modulaire pour construire des applications génératives augmentées par récupération. Il s'intègre avec des magasins vectoriels populaires (par ex., FAISS, Pinecone), propose des modèles de prompt configurables et inclut des modules de mémoire pour maintenir le contexte conversationnel. Les développeurs peuvent passer d’un fournisseur LLM à un autre comme Llama-2, GPT-4 et Claude2 via une API unifiée. Rags supporte la réponse en flux, la prétraitement personnalisé et des hooks d’évaluation. Son design extensible permet une intégration transparente dans les services de production, permettant l’ingestion automatique de documents, la recherche sématique et la génération de tâches pour chatbots, assistants de connaissances et le résumé de documents à grande échelle.

Similarix est conçu pour révolutionner la manière dont vous gérez et utilisez vos actifs numériques dans le stockage S3. Il utilise des technologies avancées d'IA pour ajouter une couche intelligente en lecture seule au-dessus de votre stockage, améliorant votre capacité à rechercher, trier et gérer ces actifs sans les modifier. Similarix propose des fonctionnalités telles que la recherche sémantique, la recherche par image et la dé-duplication, ce qui en fait un outil essentiel pour les entreprises traitant de grands volumes de données numériques.

Thesify.ai sert de coach en écriture académique complet qui exploite une technologie IA avancée pour améliorer les capacités d'écriture des étudiants. En fournissant des retours en temps réel sur les essais, les rapports et les travaux de recherche, il aide les utilisateurs à identifier les domaines à améliorer tout en garantissant le respect de l'intégrité académique. Les fonctionnalités clés incluent des recherches d'articles sémantiques, des critiques intelligentes et des conseils personnalisés adaptés aux styles d'écriture individuels, ce qui en fait un outil inestimable pour les étudiants cherchant à affiner leurs compétences en écriture et à produire des travaux académiques de haute qualité.

Graphium est un cadre d'orchestration pour les graphes de connaissances et les LLM, qui supporte l'ingestion de données structurées, la création d'inclusions sémantiques et la récupération hybride pour Q&A et chat. Il s'intègre avec des LLM populaires, des bases de données graphiques et des magasins de vecteurs pour des agents AI explicables et alimentés par le graphe. Les utilisateurs peuvent visualiser des structures de graphe, interroger des relations et effectuer un raisonnement multi-sauts. Il offre des API REST, SDK et une interface web pour gérer des pipelines, surveiller des requêtes et personnaliser les prompts, idéal pour la gestion des connaissances en entreprise et les applications de recherche.