PulpGen fournit une plateforme unifiée et configurable pour construire des applications avancées basées sur LLM. Elle offre des intégrations transparentes avec des magasins de vecteurs populaires, des services d'intégration, et des fournisseurs LLM. Les développeurs peuvent définir des pipelines personnalisés pour la génération augmentée par récupération, activer des sorties en streaming en temps réel, traiter par lot de grandes collections de documents, et surveiller la performance du système. Son architecture extensible permet des modules plug-and-play pour la gestion du cache, la journalisation et l'auto-scaling, ce qui le rend idéal pour la recherche alimentée par IA, la question-réponse, la synthèse, et la gestion des connaissances.

Catalyst par Raga est une plateforme SaaS conçue pour simplifier la création et l'exploitation d'agents IA dans les entreprises. Les utilisateurs peuvent intégrer des données provenant de bases de données, CRM et stockage cloud dans des magasins de vecteurs, configurer des politiques de mémoire et orchestrer plusieurs LLM pour répondre à des requêtes complexes. Le constructeur visuel permet de concevoir des flux de travail par glisser-déposer, intégrant des outils et des API, ainsi que des analyses en temps réel. Une fois configurés, les agents peuvent être déployés sous forme d'interfaces de chat, d'API ou de widgets intégrés, avec un contrôle d'accès basé sur les rôles, des journaux d'audit et une scalabilité pour la production.

RAGApp est conçu pour simplifier toute la pipeline RAG en fournissant des intégrations clés en main avec des bases de données vectorielles populaires (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) et de grands modèles de langage (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Il inclut des outils d'ingestion de données pour convertir des documents en embeddings, des mécanismes de récupération contextuelle pour une sélection précise des connaissances, et un UI de chat intégré ou un serveur API REST pour le déploiement. Les développeurs peuvent facilement étendre ou remplacer n'importe quel composant — ajouter des préprocesseurs personnalisés, intégrer des API externes en tant qu'outils, ou changer de fournisseur de LLM — tout en utilisant Docker et les outils CLI pour un prototypage rapide et le déploiement en production.

RagBits est un cadre RAG clé en main conçu pour les entreprises afin de découvrir des insights à partir de leurs données propriétaires. Il gère l’ingestion de documents dans divers formats (PDF, DOCX, HTML), génère automatiquement des embeddings vectoriels et les indexe dans des magasins de vecteurs populaires. Via une API RESTful ou une interface Web, les utilisateurs peuvent poser des requêtes en langage naturel et obtenir des réponses précises et contextuelles alimentées par des LLM de pointe. La plateforme offre également la personnalisation des modèles d’embeddings, des contrôles d’accès, des tableaux de bord analytiques et une intégration facile dans les flux de travail existants, idéale pour la gestion des connaissances, le support et la recherche.

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.

BeeAI est une plateforme web qui permet aux entreprises et aux particuliers de créer et gérer des agents IA sans coder. Elle supporte l'ingestion de documents comme PDFs et CSVs, l'intégration avec des API et des outils, la gestion de la mémoire des agents, et le déploiement en tant que widgets de chat ou via API. Avec des tableaux de bord analytiques et un accès basé sur les rôles, vous pouvez surveiller la performance, faire évoluer les workflows et faire évoluer vos solutions IA en toute simplicité.

Castorice-LLM-Service fournit une interface HTTP standardisée pour interagir immédiatement avec divers fournisseurs de grands modèles linguistiques. Les développeurs peuvent configurer plusieurs backends, y compris des API cloud et des modèles auto-hébergés, via des variables d’environnement ou des fichiers de configuration. Il supporte la génération augmentée par récupération via une intégration transparente des bases de données vectorielles, permettant des réponses contextualisées. Des fonctionnalités telles que le batch de requêtes optimisent le débit et le coût, tandis que les points de terminaison en streaming fournissent des réponses token par token. La mise en cache intégrée, le RBAC et les métriques compatibles Prometheus permettent un déploiement sécurisé, évolutif et observable en interne ou dans le cloud.

Devon fournit une suite complète d'outils pour définir, orchestrer et exécuter des agents autonomes au sein d'applications Python. Les utilisateurs peuvent définir des objectifs pour l'agent, spécifier des tâches appelables et chaîner des actions en fonction de conditions. Grâce à une intégration transparente avec des modèles linguistiques tels que GPT et des bases de données vectorielles locales, les agents ingèrent et interprètent les entrées utilisateur, récupèrent des connaissances contextuelles et génèrent des plans. Le framework supporte la mémoire à long terme via des backends de stockage modulaires, permettant aux agents de se souvenir des interactions passées. Des composants de surveillance et de journalisation intégrés permettent un suivi en temps réel des performances de l'agent, tandis qu'une CLI et un SDK facilitent le développement et le déploiement rapides. Convient pour automatiser le support client, les pipelines d'analyse de données et les opérations métier routinières, Devon accélère la création de travailleurs numériques évolutifs.

AgenticRAG fournit une architecture modulaire pour créer des agents autonomes exploitant la génération augmentée par récupération (RAG). Elle offre des composants pour indexer des documents dans des magasins vectoriels, récupérer le contexte pertinent et l’introduire dans des LLM afin de générer des réponses contextuelles. Les utilisateurs peuvent intégrer des API et outils externes, configurer des mémoires pour suivre l’historique des conversations, et définir des flux de travail personnalisés pour gérer des processus décisionnels à plusieurs étapes. Le framework supporte des bases de données vectorielles populaires comme Pinecone et FAISS, ainsi que des fournisseurs de LLM tels que OpenAI, permettant une transition fluide ou une configuration multi-modèles. Avec des abstractions intégrées pour les boucles d'agents et la gestion des outils, AgenticRAG facilite le développement d'agents capables de FAQ documentaire, de recherche automatisée et d’automatisation basée sur la connaissance, réduisant le code boilerplate et accélérant le déploiement.

Agent Forge simplifie le cycle de vie complet du développement d'agents IA en offrant des commandes CLI pour générer du code de squelette, des modèles de conversation et des paramètres de configuration. Les développeurs peuvent définir des rôles d'agents, attacher des fournisseurs LLM, et intégrer des outils externes tels que des bases de données vectorielles, des API REST et des plugins personnalisés à l'aide de descripteurs YAML ou JSON. Le framework permet une exécution locale, des tests interactifs, et l'emballage des agents en images Docker ou fonctions serverless pour un déploiement facile. La journalisation intégrée, les profils d'environnement et les hooks VCS simplifient le débogage, la collaboration et les pipelines CI/CD. Cette architecture flexible supporte la création de chatbots, d'assistants de recherche autonomes, de bots de support client, et de flux de travail automatisés de traitement de données avec un minimum de configuration.

AgentGateway fournit un environnement axé sur le développement pour la création d'applications IA multi-agents. Elle supporte l'orchestration distribuée d'agents, l'intégration de plugins et le contrôle d'accès sécurisé. Avec des connecteurs intégrés pour les bases de données vectorielles, les API REST/gRPC et des services courants comme Slack et Notion, les agents peuvent interroger des documents, exécuter une logique métier et générer des réponses de manière autonome. La plateforme inclut la surveillance, la journalisation et le contrôle d'accès basé sur les rôles, facilitant le déploiement de solutions IA évolutives et auditable dans les entreprises.

Le modèle d'application Agentic est un projet Next.js entièrement configuré qui sert de fondation pour le développement d'applications agentiques pilotées par IA. Il intègre une structure de dossiers modulaire, la gestion des variables d'environnement et des workflows d'agents exemples utilisant les modèles GPT d'OpenAI et des bases de données vectorielles comme Pinecone. Le modèle démontre des modèles clés tels que des chaînes séquentielles multi-étapes, des agents Q&R conversationnels et des endpoints de génération de texte. Les développeurs peuvent facilement personnaliser la logique des chaînes, intégrer des services supplémentaires et déployer sur des plateformes comme Vercel ou Netlify. Avec une prise en charge de TypeScript et une gestion des erreurs intégrée, la scaffolding réduit le temps de configuration initiale et fournit une documentation claire pour de futures extensions.

cpp-langchain implémente les fonctionnalités principales de l'écosystème LangChain en C++. Les développeurs peuvent envelopper les appels aux grands modèles de langage, définir des modèles d'invites, assembler des chaînes et orchestrer des agents qui appellent des outils ou des API externes. Il comprend des modules de mémoire pour maintenir l'état conversationnel, le support pour les embeddings pour la recherche de similarité et des intégrations avec des bases de données vectorielles. La conception modulaire permet de personnaliser chaque composant — clients LLM, stratégies d'invites, backends de mémoire et toolkits — pour répondre à des cas d'usage spécifiques. En offrant une bibliothèque uniquement en en-tête et une compatibilité CMake, cpp-langchain simplifie la compilation d'applications AI natives sur Windows, Linux et macOS sans nécessiter d'environnement Python.

CrewAI Studio est une plateforme basée sur le web qui permet aux développeurs de concevoir, visualiser et surveiller des workflows IA multi-agent. Les utilisateurs peuvent configurer les invites, la logique de chaîne, les réglages mémoire et les intégrations d’API externes de chaque agent via une toile graphique. Le studio se connecte à des bases de données vectorielles populaires, des fournisseurs LLM et des points d'extrémité de plugins. Il supporte le débogage en temps réel, le suivi de l’historique des conversations et un déploiement en un clic vers des environnements personnalisés, simplifiant la création d'assistants numériques puissants.

Farspeak est une API innovante conçue pour permettre aux développeurs de créer efficacement des applications de génération augmentée par récupération (RAG). Elle permet une intégration transparente avec des bases de données vectorielles et utilise de grands modèles linguistiques (LLMs) pour faciliter les requêtes en langage naturel et la gestion des données. Les utilisateurs peuvent facilement créer, mettre à jour et gérer des ensembles de données, transformant leurs données en idées et applications exploitables. La plateforme met l'accent sur la facilité d'utilisation et le développement rapide, ce qui la rend adaptée tant aux nouveaux développeurs qu'à ceux ayant plus d'expérience souhaitant exploiter la puissance de l'IA dans leurs projets.

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.

RagFormation offre une solution de bout en bout pour implémenter des workflows de génération augmentée par récupération. La plateforme ingère diverses sources de données, notamment des documents, pages web et bases de données, et extrait des embeddings via des modèles LLM populaires. Elle se connecte de manière transparente à des bases de données vectorielles comme Pinecone, Weaviate ou Qdrant pour stocker et récupérer des informations contextuellement pertinentes. Les utilisateurs peuvent définir des prompts personnalisés, configurer des flux de conversation et déployer des interfaces de chat interactives ou des API REST pour des réponses en temps réel. Avec une surveillance intégrée, des contrôles d'accès, et la prise en charge de plusieurs fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), RagFormation permet aux équipes de créer rapidement, d'itérer et de déployer des applications d'IA à grande échelle, tout en minimisant le développement. Son SDK low-code et sa documentation complète accélèrent l'intégration dans des systèmes existants, assurant une collaboration transparente entre les départements et réduisant le délai de mise sur le marché.