Au cœur, RAG avancé fournit aux développeurs une architecture modulaire pour implémenter des workflows RAG. Le framework dispose de composants interchangeables pour l’ingestion de documents, les stratégies de segmentation, la génération d’embeddings, la persistance du magasin vectoriel et l’invocation de LLM. Cette modularité permet aux utilisateurs de mélanger et assortir des backends d’embedding (OpenAI, HuggingFace, etc.) et des bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG avancé inclut également des utilitaires de batch, des caches et des scripts d’évaluation pour les mesures de précision/rappel. En abstraisant les modèles RAG courants, il réduit la quantité de code répétitif et accélère l’expérimentation, le rendant idéal pour les chatbots basés sur la connaissance, la recherche d'entreprise et la synthèse dynamique de grands corpus.

Boltic est une plateforme tout-en-un conçue pour répondre aux besoins d'intégration, d'automatisation et de gestion des données des entreprises modernes. Elle permet aux utilisateurs de créer et d'automatiser des flux de travail, de synchroniser les données en temps réel et d'obtenir des informations précieuses. La plateforme offre un large éventail d'outils et de fonctionnalités, notamment l'automatisation des flux de travail, des canaux de données, des calculs sans serveur et des tables personnalisées, tous conçus pour rendre la gestion des données sans effort. Boltic est sans maintenance, personnalisable et s'intègre facilement avec des outils populaires, ce qui en fait une solution idéale pour les entreprises cherchant à améliorer leur efficacité opérationnelle et à stimuler l'innovation.

Le SDK A2A est une boîte à outils pour les développeurs afin de construire, chaîner et gérer des agents IA en Python. Il fournit des API pour définir le comportement des agents via des invites ou du code, connecter les agents dans des pipelines ou workflows, et permettre la transmission de messages asynchrones. Les intégrations avec OpenAI, Llama, Redis et les services REST permettent aux agents de récupérer des données, d'appeler des fonctions et de stocker des états. Une interface utilisateur intégrée permet de surveiller l'activité des agents, tandis que la conception modulaire garantit la possibilité d'étendre ou de remplacer des composants pour répondre à des cas d'utilisation personnalisés.