Cognita offre une architecture modulaire pour la création d’applications RAG : ingestion et indexation des documents, sélection parmi OpenAI, TrueFoundry ou des fournisseurs tiers d’intégration, et configuration des pipelines de récupération via YAML ou Python DSL. Son interface frontend intégrée permet de tester les requêtes, d’ajuster les paramètres de récupération et de visualiser la similarité vectorielle. Une fois validé, Cognita fournit des modèles de déploiement pour Kubernetes et les environnements serverless, permettant de faire évoluer des assistants IA basés sur la connaissance en production avec observabilité et sécurité.

ChainLite rationalise la création d’agents IA en abstraisant la complexité de l’orchestration LLM en modules de chaînes réutilisables. À l’aide de décorateurs Python simples et de fichiers de configuration, les développeurs définissent les comportements des agents, les interfaces d’outils et les structures de mémoire. Le framework s’intègre aux fournisseurs LLM populaires (OpenAI, Cohere, Hugging Face) et aux sources de données externes (API, bases de données), permettant aux agents de récupérer des informations en temps réel. Avec une interface utilisateur basée sur le navigateur intégrée, alimentée par Streamlit, les utilisateurs peuvent inspecter l’historique des conversations au niveau des jetons, déboguer les invites et visualiser les graphes d’exécution de la chaîne. ChainLite prend en charge plusieurs cibles de déploiement, du développement local à la production en conteneurs, permettant une collaboration fluide entre data scientists, ingénieurs et équipes produit.