Cortex Click est une plateforme de contenu intelligente conçue pour aider les développeurs à générer des articles de blog de haute qualité, des pages d'atterrissage et des copilotes Q&A avec un minimum d'effort. En exploitant votre documentation existante, vos dépôts GitHub et vos wikis internes, Cortex Click peut créer un contenu à la fois précis et pertinent. La plateforme prend également en charge des SDK et API riches pour la génération de contenu programmatique et fournit des outils pour ingérer des données de diverses sources, rendant le processus de création de contenu fluide et efficace.

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.

Mindcore Labs fournit un environnement sans code et convivial pour les développeurs afin de concevoir et lancer des agents IA. Il dispose d'un système de mémoire basé sur un graphe de connaissances qui conserve le contexte dans le temps, prend en charge l'ingestion de documents et de sources de données, et s'intègre avec des API et plugins externes. Les utilisateurs peuvent configurer les agents via une interface utilisateur intuitive ou CLI, les tester en temps réel, et les déployer sur des points de terminaison en production. La surveillance intégrée et les analyses aident à suivre les performances et à optimiser le comportement des agents.

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.