Trieve propose des solutions avancées de recherche et de découverte alimentées par l'IA, garantissant aux entreprises un avantage concurrentiel. Les fonctionnalités incluent la recherche vectorielle sémantique, la recherche en texte intégral avec les modèles BM25 et SPLADE, et des capacités de recherche hybride. Trieve fournit également un réglage de la pertinence, une mise en surbrillance des sous-phrases, et des intégrations API robustes pour une gestion des données facile. Les entreprises peuvent gérer l'ingestion, les embeddings et l'analyse sans effort, en s'appuyant sur des modèles open-source privés pour une sécurité maximale des données. Configurez rapidement et efficacement des expériences de recherche de premier plan dans l'industrie.

Whiz est conçu pour fournir une base robuste pour le développement d'agents intelligents capables d'effectuer des workflows conversationnels et orientés tâches complexes. Avec Whiz, les développeurs définissent des "outils" — des fonctions Python ou des API externes — que l'agent peut invoquer lors du traitement des requêtes utilisateur. Un module de mémoire intégré capture et récupère le contexte de conversation, permettant des interactions multi-tours cohérentes. Un moteur de planification dynamique décompose les objectifs en étapes réalisables, tandis qu'une interface flexible permet d'injecter des politiques personnalisées, des registres d'outils et des backends de mémoire. Whiz supporte la recherche sémantique basée sur des embeddings pour extraire des documents pertinents, la journalisation pour la traçabilité et l'exécution asynchrone pour la montée en charge. Entièrement open-source, Whiz peut être déployé partout où Python s'exécute, permettant une création rapide de prototypes de bots d'assistance client, d'assistants d'analyse de données ou d'agents spécialisés, avec peu de boilerplate.

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.

Denser AI fournit des outils innovants alimentés par l'IA conçus pour améliorer à la fois l'interaction avec les clients et la gestion des connaissances internes. En intégrant des fonctionnalités avancées de recherche sémantique et de chat, Denser AI permet aux entreprises de fournir des réponses efficaces, précises et personnalisées aux demandes des clients. De plus, il aide les équipes internes à récupérer rapidement les informations nécessaires à partir de vastes bases de données. La technologie est adaptée à des mises en œuvre à grande échelle, garantissant que les entreprises peuvent faire évoluer leurs capacités d'IA efficacement.

DocChat-Docling est un cadre de chatbot documentaire AI qui transforme des documents statiques en une base de connaissances interactive. En intégrant des PDF, des fichiers texte et autres formats, il indexe le contenu avec des embeddings vectoriels et permet des questions-réponses en langage naturel. Les utilisateurs peuvent poser des questions de suivi, et l'agent conserve le contexte pour un dialogue précis. Basé sur Python et les principales API LLM, il offre un traitement de documents évolutif, des pipelines personnalisables et une intégration facile, permettant aux équipes de s'auto-servir en information sans recherches manuelles ou requêtes complexes.

Dust est une plateforme alimentée par AI qui permet aux entreprises de créer des assistants virtuels personnalisés adaptés à leurs besoins et flux de travail spécifiques. La plateforme propose une variété de fonctionnalités conçues pour améliorer la productivité et optimiser les opérations, permettant aux équipes de briser les silos de connaissance et de collaborer plus efficacement. En utilisant de grands modèles linguistiques et une recherche sémantique, Dust aide les organisations à formuler des communications optimisées, à intégrer de nouveaux employés et à gérer efficacement des tâches augmentées par les données.

Embedefy fournit une plateforme pour obtenir facilement des embeddings, permettant aux utilisateurs d'améliorer les applications IA. Les modèles sont open source et peuvent être utilisés pour des tâches telles que la recherche sémantique et la détection d'anomalies. En intégrant ces embeddings directement dans les applications, les utilisateurs peuvent améliorer la précision et l'efficacité de leurs modèles IA.

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.

Ayraa Insights révolutionne la façon dont vous recherchez et récupérez des informations dans le milieu de travail en combinant un crawling avancé, des webhooks, une recherche native d'applications tierces, une recherche par mots-clés et une recherche sémantique. Cet assistant piloté par l'IA s'intègre harmonieusement à vos systèmes existants pour fournir les meilleurs résultats dans tout votre espace de travail. Avec Ayraa, les employés peuvent poser des questions spécifiques et recevoir des réponses précises sans le processus ennuyeux de trier plusieurs sources. Qu'il s'agisse de déboguer du code, de rédiger des réponses de support ou de récupérer des données historiques, Ayraa améliore la productivité au travail en fournissant instantanément des résultats précis et complets.

Langchainrb est une bibliothèque Ruby open-source conçue pour rationaliser le développement d'applications pilotées par l'IA en proposant un cadre modulaire pour les agents, les chaînes et les outils. Les développeurs peuvent définir des modèles d'invites, assembler des chaînes d'appels LLM, intégrer des composants de mémoire pour préserver le contexte et connecter des outils personnalisés tels que des chargeurs de documents ou des API de recherche. Il prend en charge la génération d'incorporations pour la recherche sémantique, la gestion des erreurs intégrée et une configuration flexible des modèles. Avec des abstractions d'agents, vous pouvez implémenter des assistants conversationnels qui décident quel outil ou chaîne invoquer en fonction de l'entrée de l'utilisateur. L'architecture extensible de Langchainrb permet des personnalisations faciles, permettant une prototypage rapide de chatbots, des pipelines de résumé automatisés, des systèmes QA et des automatisations de flux de travail complexes.

Knowledge-Discovery-Agents fournit un ensemble modulaire d'agents d'IA préconstruits et personnalisables conçus pour extraire des insights structurés à partir de PDFs, CSV, sites web et autres sources. Il s'intègre avec LangChain pour gérer l'utilisation des outils, supporte le chaînage de tâches telles que le web scraping, la génération d'inclusions, la recherche sémantique et la création de graphes de connaissances. Les utilisateurs peuvent définir des flux de travail d'agents, incorporer de nouveaux chargeurs de données et déployer des bots QA ou des pipelines analytiques. Avec peu de code, il accélère le prototypage, l'exploration des données et la génération automatisée de rapports dans la recherche et l'entreprise.

Knowledge Hunter fonctionne comme un assistant de connaissances transformant des contenus statiques en ligne et des documents en ensembles de données interactifs pilotés par l'IA. En fournissant simplement une URL ou en téléchargeant des PDFs, le plugin explore et analyse le texte, les tableaux, les images et les structures hiérarchiques. Il construit des index sémantiques en temps réel, permettant à ChatGPT de répondre à des demandes complexes, de mettre en évidence des passages et d’exporter des insights. Les utilisateurs peuvent poser des questions de suivi, demander des résumés en points ou approfondir des sections spécifiques en conservant le contexte. Il supporte le traitement par lots de plusieurs sources, le balisage personnalisé de documents et la recherche universelle. Intégré de manière transparente à l’interface de ChatGPT, Knowledge Hunter améliore la recherche, l’analyse de données et le support client en transformant des pages web brutes et des documents en une base de connaissances conversationnelle.

LLMStack permet aux développeurs et aux équipes de transformer des projets de modèles linguistiques en applications de niveau production en quelques minutes. Il offre des workflows modulables pour enchaîner des prompts, des intégrations de magasins vectoriels pour la recherche sémantique et des connecteurs vers des APIs externes pour l'enrichissement des données. La planification des tâches, la journalisation en temps réel, les tableaux de bord de métriques et l'escalade automatisée garantissent fiabilité et observabilité. Les utilisateurs peuvent déployer des applications IA via une interface en un clic ou une API, tout en appliquant des contrôles d'accès, en surveillant la performance et en gérant les versions — le tout sans gérer de serveurs ou de DevOps.

Neum AI fournit un cadre avancé pour construire des infrastructures de données adaptées aux applications de génération renforcée par la recherche (RAG) et de recherche sémantique. Cette plateforme cloud dispose d'une architecture distribuée, d'une synchronisation en temps réel et d'outils d'observation robustes. Elle aide les développeurs à configurer rapidement et efficacement des pipelines et à se connecter sans à-coups aux banques de vecteurs. Que vous traitiez du texte, des images ou d'autres types de données, le système Neum AI garantit une intégration profonde et des performances optimisées pour vos applications d'IA.

Sales Stack Pro Caller est conçu pour les professionnels cherchant à améliorer l'efficacité des réunions. En utilisant des algorithmes avancés d'IA, il extrait les transcriptions des sessions Google Meet, résume les points clés et permet aux utilisateurs de les rechercher sémantiquement. Cette fonctionnalité permet non seulement de gagner du temps, mais aide également les individus et les équipes à se rappeler les détails essentiels sans avoir à parcourir l'ensemble des enregistrements. Les utilisateurs peuvent tirer parti de cet outil pour de meilleurs suivis, une communication rationalisée et une collaboration améliorée au sein des équipes.

Semafind est un outil de gestion des connaissances avancé conçu pour révolutionner la façon dont les équipes et les entreprises stockent, partagent et découvrent des informations. Grâce à ses capacités de recherche sémantique alimentées par l'IA, il va au-delà de la correspondance par mots clés pour fournir des résultats pertinents basés sur la signification réelle du contenu. Les entreprises peuvent tirer parti de cet outil pour créer un référentiel interne de connaissances fluide et organisé, permettant une collaboration efficace et des processus de prise de décision accélérés. Son interface conviviale et ses fonctions de recherche puissantes en font un atout essentiel pour les entreprises modernes.

Semantic Search est une extension Chrome conçue pour améliorer votre expérience de navigation en recherchant intelligemment des informations pertinentes sur les pages Web. Au lieu de parcourir des résultats sans fin, cet outil rassemble des données textuelles de la page actuelle sur laquelle vous vous trouvez, vous permettant d'obtenir des réponses directes à vos demandes. Il utilise des algorithmes avancés pour comprendre le contexte et l'intention de votre recherche, facilitant ainsi la recherche de ce dont vous avez besoin sans frustration. Avec cette extension installée, votre recherche devient fluide et productive, transformant votre navigation dans le contenu en ligne.

OpenKBS Apps fournit une interface unifiée pour télécharger et traiter des documents, générer des embeddings sémantiques, et configurer plusieurs LLM pour une génération augmentée par la récupération. Les utilisateurs peuvent ajuster les workflows de requête, définir des contrôles d'accès, et intégrer des agents dans des canaux web ou de messagerie. La plateforme offre des analyses sur les interactions des utilisateurs, un apprentissage continu à partir de feedback, et supporte du contenu multilingue, permettant une création rapide d'assistants intelligents adaptés aux données organisationnelles.

Granite Retrieval Agent offre aux développeurs une plateforme flexible pour construire des agents IA génératives augmentés par récupération combinant recherche sémantique et grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent ingérer des documents provenant de sources diverses, créer des embeddings vectoriels et configurer des index Azure Cognitive Search ou d'autres magasins vectoriels. Lorsqu’une requête arrive, l’agent récupère les passages les plus pertinents, construit des fenêtres contextuelles et appelle les API LLM pour des réponses ou résumés précis. Il supporte la gestion de la mémoire, l’orchestration en chaîne de la réflexion et des plugins personnalisés pour le pré et post-traitement. Déployable via Docker ou directement en Python, Granite Retrieval Agent accélère la création de chatbots basés sur la connaissance, assistants d'entreprise et systèmes Q&A avec moins d’hallucinations et une meilleure précision factuelle.

Memonto fonctionne comme une bibliothèque intermédiaire pour les agents IA, orchestrant tout le cycle de vie de la mémoire. Lors de chaque tour de conversation, il enregistre les messages utilisateur et IA, distille les détails importants et crée des résumés concis. Ces résumés sont convertis en embeddings et stockés dans des bases de données vectorielles ou des systèmes de fichiers. Lors de la création de nouveaux prompts, Memonto effectue des recherches sémantiques pour récupérer les souvenirs historiques les plus pertinents, permettant aux agents de maintenir le contexte, de se souvenir des préférences de l'utilisateur et de fournir des réponses personnalisées. Il supporte plusieurs backends de stockage (SQLite, FAISS, Redis) et offre des pipelines configurables pour l'intégration de l'embedding, du résumé et de la récupération. Les développeurs peuvent intégrer Memonto de manière transparente dans des frameworks d'agents existants, renforçant ainsi la cohérence et l'engagement à long terme.