AI_RAG fournit une solution modulaire de génération augmentée par récupération combinant l'indexation de documents, la recherche vectorielle, la génération d'intégrations et la composition de réponses pilotée par LLM. Les utilisateurs préparent des corpus de documents textuels, connectent un magasin vectoriel comme FAISS ou Pinecone, configurent les points de terminaison d'intégration et de LLM, puis lancent le processus d'indexation. Lorsqu'une requête arrive, AI_RAG récupère les passages les plus pertinents, les alimente avec le prompt dans le modèle de langage choisi, et renvoie une réponse contextuellement ancrée. Sa conception extensible permet des connecteurs personnalisés, la prise en charge multi-modèles et un contrôle précis des paramètres de récupération et de génération, idéal pour les bases de connaissances et les agents conversationnels avancés.

Faraday Web Researcher exploite des techniques d'IA et de scraping web pour effectuer des flux de travail de recherche en ligne de bout en bout. Cet agent s’intègre avec divers moteurs de recherche et sources de contenu, interrogeant automatiquement des sujets, parcourant les pages de résultats et extrayant le contenu pertinent. Il traite des documents HTML et PDF, filtre les détails superflus, et applique le traitement du langage naturel pour générer des résumés concis ou des rapports structurés. Les utilisateurs peuvent personnaliser les paramètres de recherche, définir la profondeur de recherche, et choisir les formats de sortie, permettant une collecte d’informations adaptée à l’analyse de marché, aux études académiques ou à l’intelligence économique. En automatisant les tâches répétitives, Faraday accélère les cycles de recherche, réduit les erreurs humaines, et fournit une interface unifiée pour accéder et digérer de grands volumes d’informations web.