Le Dynamic Multi-Agent RAG Pathway offre une architecture modulaire où chaque agent gère des tâches spécifiques — telles que la récupération de documents, la recherche vectorielle, le résumé de contexte ou la génération — tandis qu’un orchestrateur central routage dynamiquement les entrées et sorties entre eux. Les développeurs peuvent définir des agents personnalisés, assembler des pipelines via des fichiers de configuration simples, et tirer parti du journalisation intégrée, de la surveillance et du support de plugin. Ce cadre accélère le développement de solutions RAG complexes, permettant une décomposition adaptative des tâches et un traitement parallèle pour améliorer le débit et la précision.

Unifyr AI est une plateforme complète conçue pour les ingénieurs et les développeurs d'IA afin d'automatiser les problèmes d'optimisation, d'améliorer l'efficacité des coûts et d'accroître la précision. Tirant parti des technologies avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique (ML) et l'automatisation des processus, Unifyr AI simplifie les tâches complexes, offrant une meilleure visibilité et un meilleur contrôle des projets d'IA.

AlgoDocs est une plateforme de traitement de documents intelligente conçue pour automatiser l'extraction de données critiques à partir de divers types de documents tels que des PDF, des images et des fichiers texte. En utilisant une IA avancée et l'apprentissage automatique, AlgoDocs propose une solution sans code parfaite pour les entreprises souhaitant gagner du temps, réduire les erreurs et améliorer la précision des données. La plateforme prend en charge une intégration fluide, rendant facile la validation et l'exportation de données dans vos formats ou systèmes préférés.

Financial Agentic RAG combine l'ingestion de documents, la recherche sémantique basée sur des embeddings et la génération alimentée par GPT pour fournir un assistant d'analyse financière interactif. Les pipelines de l'agent équilibrent recherche et IA générative : PDFs, tableurs et rapports sont vectorisés, permettant la récupération contextuelle de contenus pertinents. Lorsqu'un utilisateur soumet une question, le système récupère les segments correspondants et conditionne le modèle linguistique pour produire des insights financiers concis et précis. Déployable localement ou dans le cloud, il supporte des connecteurs de données personnalisés, des modèles de prompts, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS.