SnowChat combine des embeddings vectoriels et une IA conversationnelle pour vous permettre d'interroger des documents en temps réel. Téléchargez des PDF, texte ou fichiers markdown ; il convertit le contenu en embeddings consultables, maintient le contexte dans le chat, et génère des réponses ou résumés précis en utilisant les modèles GPT d'OpenAI. SnowChat permet également d'ajuster les paramètres du modèle, de visualiser des extraits de sources pour la transparence, et d'exporter les journaux de conversation pour une revue ultérieure.

OpenKBS transforme le contenu d'entreprise—PDFs, documents, pages Web—en embeddings vectoriels stockés dans un graphe de connaissances. Les utilisateurs interagissent avec un chatbot IA qui récupère des réponses précises en analysant l'index sémantique. La plateforme propose des endpoints API robustes, des widgets UI personnalisables et un contrôle d'accès basé sur les rôles. Elle accélère le support interne, la recherche documentaire et l'intégration des développeurs grâce à des réponses automatisées, contextuelles, et un apprentissage continu à partir de nouvelles données.

ThinkThread permet aux développeurs d'ajouter une mémoire persistante aux applications alimentées par ChatGPT. Il encode chaque échange à l'aide de Sentence Transformers et stocke les embeddings dans des magasins de vecteurs populaires. Lors de chaque nouvelle entrée utilisateur, ThinkThread effectue une recherche sémantique pour récupérer les messages passés les plus pertinents et les injecte comme contexte dans le prompt. Ce processus assure la continuité, réduit l'effort d'ingénierie des prompts, et permet aux bots de se souvenir de détails à long terme tels que les préférences utilisateur, l'historique des transactions ou les informations spécifiques au projet.

Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant est une application Java open source qui utilise Azure OpenAI pour le traitement de grands modèles linguistiques et les embeddings vectoriels pour la recherche sémantique. Il charge des PDFs bancaires, génère des embeddings et effectue une QA conversationnelle pour résumer les états financiers, expliquer les accords de prêt et récupérer les détails des transactions. L'exemple illustre l'ingénierie de prompt, l'appel de fonctions et l'intégration avec les services Azure pour construire un assistant bancaire spécifique à un domaine.

Spark Engine utilise des modèles d'IA avancés pour transformer les données textuelles en embeddings vectoriels haute dimension, ce qui permet de dépasser la simple recherche par mot-clé. Lorsqu'un utilisateur soumet une requête, Spark Engine la traite via la compréhension du langage naturel pour saisir l'intention, la compare avec les embeddings des documents indexés et classe les résultats par similarité sémantique. La plateforme supporte le filtrage, la facettisation, la tolérance aux fautes de frappe et la personnalisation des résultats. Avec des options pour des poids de pertinence personnalisables et des tableaux de bord analytiques, les équipes peuvent surveiller la performance de la recherche et ajuster les paramètres. L'infrastructure est entièrement gérée et horizontalement évolutive, assurant des réponses à faible latence sous forte charge. L'API RESTful et les SDK pour plusieurs langages facilitent l'intégration, permettant aux développeurs d'intégrer rapidement une recherche intelligente dans des applications web, mobiles et de bureau.

L'agent e-mail LLaMA local se connecte à votre boîte aux lettres (API Gmail ou mbox), ingère les messages entrants, et crée un contexte local avec des embeddings vectoriels. Il analyse les threads, génère des résumés concis, et rédige des suggestions de réponse adaptées à chaque conversation. Vous pouvez personnaliser les invites, ajuster le ton et la longueur, et étendre ses capacités avec le chaînage et la mémoire. Tout fonctionne sur votre appareil sans envoyer de données à des services externes, garantissant un contrôle total sur votre flux de travail email.