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.

ChatGPT pour Google est une extension innovante conçue pour rationaliser votre expérience de recherche en ligne. Cet outil permet aux utilisateurs d'accéder aux réponses générées par l’IA de ChatGPT, Claude et Bard juste à côté des résultats de recherche traditionnels. En fournissant des réponses contextuellement pertinentes, cette extension améliore la façon dont vous récupérez et interagissez avec les informations en ligne. Elle prend en charge plusieurs moteurs de recherche, ce qui en fait un ajout polyvalent à votre arsenal de navigation tout en améliorant votre productivité.

ExplainIt est un outil puissant propulsé par IA conçu pour améliorer l'accessibilité et l'utilisabilité de votre documentation. En comprenant le contexte de vos documents, ExplainIt fournit des réponses précises et pertinentes aux requêtes des utilisateurs. Cela aide à réduire le temps passé à rechercher des informations et améliore l'efficacité globale. C'est un outil essentiel pour les organisations cherchant à rationaliser leur processus de documentation et à améliorer l'engagement des utilisateurs.

Le chatbot LangChain RAG Agent établit un pipeline qui ingère des documents, les convertit en embeddings avec des modèles OpenAI, et les stocke dans une base de données vectorielle FAISS. Lorsqu’une requête utilisateur arrive, la chaîne de récupération LangChain extrait les passages pertinents, et l’exécuteur d’agent coordonne entre les outils de récupération et de génération pour produire des réponses riches en contexte. Cette architecture modulaire supporte des modèles de prompt personnalisés, plusieurs fournisseurs LLM, et des magasins de vecteurs configurables, idéal pour construire des chatbots basés sur la connaissance.