Datayaki est un outil d'analyse de données piloté par l'IA qui rend la recherche d'insights et la création de tableaux de bord remarquablement rapide et intuitive. En permettant aux utilisateurs de poser des questions directement, Datayaki fournit une analyse des données significative sans avoir besoin de codage complexe ou d'une configuration étendue. Il prend en charge plusieurs formats de données et s'intègre parfaitement à vos sources de données pour fournir des insights précis en temps réel, démocratisant ainsi la prise de décisions basée sur les données.

KeaML est une plateforme complète basée sur le cloud, adaptée pour rationaliser l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. De la sélection d'environnements de développement préconfigurés au déploiement de modèles avec un minimum d'efforts, KeaML garantit que les data scientists et les ingénieurs ML peuvent se concentrer sur l'innovation plutôt que sur la configuration et la maintenance. Les principales fonctionnalités incluent des workflows de déploiement intuitifs, des outils collaboratifs et des intégrations avec les principales sources de données. La plateforme est conçue pour augmenter l'efficacité, réduire les coûts et faciliter une collaboration fluide entre les professionnels du ML.

MindSearch offre une architecture modulaire pour la génération augmentée par récupération, conçue pour améliorer les grands modèles linguistiques avec un accès aux connaissances en temps réel. En se connectant à diverses sources de données, notamment les systèmes de fichiers locaux, les stocks de documents et les bases de données vectorielles dans le cloud, MindSearch indexe et intègre les documents à l'aide de modèles d'intégration configurables. Pendant l'exécution, il récupère le contexte le plus pertinent, re-ridge les résultats en utilisant des fonctions de scoring personnalisables et compose une invite complète pour que les LLM générent des réponses précises. Il supporte le cache, les types de données multimodaux et les pipelines combinant plusieurs récupérateurs. L'API flexible permet aux développeurs de ajuster les paramètres d'intégration, les stratégies de récupération, les méthodes de découpage et les modèles de prompt. Que ce soit pour créer des assistants AI conversationnels, des systèmes de questions-réponses ou des chatbots spécifiques à un domaine, MindSearch simplifie l'intégration des connaissances externes dans les applications pilotées par LLM.

L'agent de conversation intelligent basé sur RAG combine une couche de récupération supportée par un magasin vectoriel avec le Gemini LLM de Google via LangChain, afin d'extraire la connaissance dans un contexte de conversation riche. Les utilisateurs insèrent et indexent des documents—PDF, pages web ou bases de données—dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est posée, l'agent récupère les passages les plus pertinents, les alimente dans un modèle de prompt, et génère des réponses concises et précises. Les composants modulaires permettent de personnaliser les sources de données, les magasins vectoriels, l'ingénierie des prompts et les backends LLM. Ce cadre open-source facilite le développement de bots Q&A spécifiques au domaine, d'explorateurs de connaissances et d'assistants de recherche, offrant des insights scalables et en temps réel à partir de grandes collections de documents.