Granite Retrieval Agent offre aux développeurs une plateforme flexible pour construire des agents IA génératives augmentés par récupération combinant recherche sémantique et grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent ingérer des documents provenant de sources diverses, créer des embeddings vectoriels et configurer des index Azure Cognitive Search ou d'autres magasins vectoriels. Lorsqu’une requête arrive, l’agent récupère les passages les plus pertinents, construit des fenêtres contextuelles et appelle les API LLM pour des réponses ou résumés précis. Il supporte la gestion de la mémoire, l’orchestration en chaîne de la réflexion et des plugins personnalisés pour le pré et post-traitement. Déployable via Docker ou directement en Python, Granite Retrieval Agent accélère la création de chatbots basés sur la connaissance, assistants d'entreprise et systèmes Q&A avec moins d’hallucinations et une meilleure précision factuelle.

LangChain est un cadre modulaire qui aide les développeurs à créer des applications AI avancées en connectant de grands modèles de langage avec des sources de données externes et des outils. Il fournit des abstractions de chaînes pour des appels séquentiels LLM, une orchestration d'agents pour les flux de travail de décision, des modules de mémoire pour la conservation du contexte, et des intégrations avec des chargeurs de documents, des magasins vectoriels et des outils basés sur API. Avec la prise en charge de plusieurs fournisseurs et SDK en Python et JavaScript, LangChain accélère le prototypage et le déploiement de chatbots, de systèmes QA et d'assistants personnalisés.

Le système Legal MultiAgent est une plateforme open-source basée sur Python, qui orchestre plusieurs agents IA spécialisés pour les flux de travail juridiques. Chaque agent gère des tâches discrètes telles que l’analyse de documents, la rédaction de contrats, la récupération de citations, la vérification de conformité et les questions-réponses. Les agents communiquent via un orchestrateur central, permettant un traitement en parallèle et une analyse collaborative. En intégrant des API LLM populaires et en permettant le développement de modules personnalisés, il rationalise la recherche juridique, automatise les tâches répétitives et garantit une cohérence dans les résultats. Son architecture modulaire facilite l’extension, permettant aux organisations d’adapter les agents à des juridictions, domaines de pratique ou cadres réglementaires spécifiques pour une automatisation juridique évolutive et précise.