Ce projet démontre un cadre complet pour créer des agents AI augmentés par récupération avec LlamaIndex. Il guide les développeurs à travers tout le workflow, en commençant par l'ingestion de documents et la création du magasin vectoriel, puis en définissant une boucle d'agent personnalisée pour la question-réponse contextuelle. En tirant parti des capacités de indexation et de récupération puissantes de LlamaIndex, les utilisateurs peuvent intégrer tout modèle linguistique compatible OpenAI, personnaliser des modèles de prompt, et gérer les flux de conversation via une interface CLI. L'architecture modulaire supporte divers connecteurs de données, extensions de plugins et personnalisation dynamique des réponses, permettant un prototypage rapide d'assistants de connaissance de niveau entreprise, de chatbots interactifs et d'outils de recherche. Cette solution simplifie la construction d'agents IA spécifiques au domaine en Python, assurant évolutivité, flexibilité et facilité d'intégration.

GuruBase est une plateforme SaaS qui permet aux utilisateurs non techniques de créer des chatbots IA puissants en téléchargeant des documents, en connectant des sites Web ou en liant des bases de connaissances. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des modèles conversationnels préconçus ou personnaliser des invites et des flux pour répondre à des cas d'utilisation spécifiques, puis déployer des agents via des widgets web, Slack et Microsoft Teams. GuruBase fournit des tableaux de bord d'analyse pour suivre l'utilisation, la performance et la satisfaction des utilisateurs, permettant une optimisation continue. Les fonctionnalités de sécurité et les accès basés sur les rôles garantissent la protection des données sensibles.

Legal Tech Chat est une application de chat pilotée par l'IA adaptée à des cas d'utilisation juridiques tels que la révision de contrats, les vérifications de conformité et la diligence raisonnable. Elle supporte l'importation de documents dans divers formats, notamment PDF et Word, et utilise un traitement avancé du langage naturel pour répondre aux questions des utilisateurs, mettre en évidence les clauses importantes et générer des résumés concis de longs textes juridiques. L'agent peut également comparer plusieurs documents, suivre les modifications et fournir des évaluations de risques pour des termes spécifiques. En s'intégrant parfaitement dans les flux de travail existants, il aide les équipes juridiques à réduire le travail manuel, à détecter les problèmes potentiels rapidement et à accélérer la prise de décision lors des négociations ou contrôles réglementaires.

RAG pour la cybersécurité combine la puissance des grands modèles de langage avec une recherche basée sur des vecteurs pour transformer l'accès et l'analyse des informations de cybersécurité. Les utilisateurs commencent par importer des documents tels que matrices MITRE ATT&CK, entrées CVE et avis de sécurité. Le cadre génère alors des embeddings pour chaque document et les stocke dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est soumise, RAG récupère les extraits de document les plus pertinents, les transmet au LLM et retourne des réponses précises et riches en contexte. Cette approche garantit que les réponses sont basées sur des sources fiables, réduit les hallucinations et améliore la précision. Avec des pipelines de données personnalisables et le support de plusieurs fournisseurs d'embeddings et de LLM, les équipes peuvent adapter le système à leurs besoins spécifiques en matière d'intelligence sur les menaces.

Au cœur, RAG avancé fournit aux développeurs une architecture modulaire pour implémenter des workflows RAG. Le framework dispose de composants interchangeables pour l’ingestion de documents, les stratégies de segmentation, la génération d’embeddings, la persistance du magasin vectoriel et l’invocation de LLM. Cette modularité permet aux utilisateurs de mélanger et assortir des backends d’embedding (OpenAI, HuggingFace, etc.) et des bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG avancé inclut également des utilitaires de batch, des caches et des scripts d’évaluation pour les mesures de précision/rappel. En abstraisant les modèles RAG courants, il réduit la quantité de code répétitif et accélère l’expérimentation, le rendant idéal pour les chatbots basés sur la connaissance, la recherche d'entreprise et la synthèse dynamique de grands corpus.