Graph_RAG est un framework basé sur Python conçu pour construire et interroger des graphes de connaissances pour la génération augmentée par récupération (RAG). Il supporte l'ingestion de documents non structurés, l'extraction automatique d'entités et de relations à l'aide de LLMs ou d'outils NLP, et le stockage dans des bases de données graphiques telles que Neo4j. Avec Graph_RAG, les développeurs peuvent construire des graphes de connaissances connectés, exécuter des requêtes sémantiques pour identifier des nœuds et des chemins pertinents, et alimenter les prompts LLM avec le contexte récupéré. Le framework propose des pipelines modulaires, des composants configurables et des exemples d'intégration pour faciliter les applications RAG de bout en bout, améliorant la précision des réponses et l'interprétabilité via une représentation structurée des connaissances.

DelphiMistralAI est une boîte à outils Python open-source qui intègre le puissant modèle LLM Mistral-7B avec le modèle de raisonnement moral Delphi. Elle offre une interface en ligne de commande et une API RESTful pour délivrer des jugements éthiques argumentés sur des scénarios fournis par l’utilisateur. Les utilisateurs peuvent déployer l’agent localement, personnaliser les critères de jugement, et inspecter les justifications générées pour chaque décision morale. Cet outil vise à accélérer la recherche en éthique de l’IA, les démonstrations éducatives, ainsi que les systèmes de prise de décision sûrs et explicables.