RAGFlow est un moteur de génération augmentée par récupération (RAG) puissant, conçu pour simplifier le développement et le déploiement d’agents IA. Il combine une compréhension approfondie des documents avec une recherche par similarité vectorielle pour ingérer, prétraiter et indexer des données non structurées provenant de PDFs, pages web et bases de données dans des bases de connaissances personnalisées. Les développeurs peuvent tirer parti de son SDK Python ou de son API RESTful pour récupérer le contexte pertinent et générer des réponses précises à l’aide de n’importe quel modèle LLM. RAGFlow prend en charge la création de flux de travail variés, tels que chatbots, résumeurs de documents et générateurs Text2SQL, permettant d’automatiser le support client, la recherche et la création de rapports. Son architecture modulaire et ses points d’extension permettent une intégration transparente avec les pipelines existants, assurant la scalabilité et minimisant les hallucinations dans les applications alimentées par l’IA.

QueryX est une plateforme Text2SQL à la pointe de la technologie qui permet aux utilisateurs de convertir des requêtes en langage naturel en commandes SQL précises. Cela permet aux utilisateurs de tous niveaux de compétence d'extraire des informations précieuses de bases de données complexes sans effort. La plateforme dispose de capacités d'IA intégrées pour une précision améliorée et peut s'adapter à différents types de bases de données, garantissant compatibilité et performances.