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.

Cognita offre une architecture modulaire pour la création d’applications RAG : ingestion et indexation des documents, sélection parmi OpenAI, TrueFoundry ou des fournisseurs tiers d’intégration, et configuration des pipelines de récupération via YAML ou Python DSL. Son interface frontend intégrée permet de tester les requêtes, d’ajuster les paramètres de récupération et de visualiser la similarité vectorielle. Une fois validé, Cognita fournit des modèles de déploiement pour Kubernetes et les environnements serverless, permettant de faire évoluer des assistants IA basés sur la connaissance en production avec observabilité et sécurité.

Cortexon transforme les données d'entreprise en agents IA intelligents et contextuellement sensibles. La plateforme ingère des documents provenant de sources multiples—telles que PDFs, fichiers Word et bases de données—en utilisant des techniques avancées d'incrustation et d'indexation sémantique. Elle construit un graphe de connaissances qui alimente une interface en langage naturel, permettant une réponse fluide aux questions et un support décisionnel. Les utilisateurs peuvent personnaliser les flux de conversation, définir des modèles de réponse et intégrer l'agent dans des sites Web, applications de chat ou outils internes via APIs REST et SDKs. Cortexon offre également des analyses en temps réel pour surveiller les interactions des utilisateurs et optimiser la performance. Son infrastructure sécurisée et évolutive garantit la confidentialité et la conformité des données, la rendant adaptée pour l'automatisation du support client, la gestion des connaissances internes, la stimulation des ventes et l'accélération de la recherche dans divers secteurs.

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.