Graphium est un cadre d'orchestration pour les graphes de connaissances et les LLM, qui supporte l'ingestion de données structurées, la création d'inclusions sémantiques et la récupération hybride pour Q&A et chat. Il s'intègre avec des LLM populaires, des bases de données graphiques et des magasins de vecteurs pour des agents AI explicables et alimentés par le graphe. Les utilisateurs peuvent visualiser des structures de graphe, interroger des relations et effectuer un raisonnement multi-sauts. Il offre des API REST, SDK et une interface web pour gérer des pipelines, surveiller des requêtes et personnaliser les prompts, idéal pour la gestion des connaissances en entreprise et les applications de recherche.

Sherpa de CartographAI est un cadre d'agent basé sur Python conçu pour rationaliser la création d'assistants intelligents et de flux de travail automatisés. Il permet aux développeurs de définir des agents qui interprètent les entrées utilisateur, sélectionnent les points de terminaison LLM appropriés ou API externes, et orchestrent des tâches complexes telles que le résumé de documents, la récupération de données et les Q&R conversationnels. Grâce à son architecture plugin, Sherpa prend en charge une intégration facile d'outils personnalisés, de magasins de mémoire et de stratégies de routage pour optimiser la pertinence des réponses et les coûts. Les utilisateurs peuvent configurer des pipelines à plusieurs étapes où chaque module exécute une fonction distincte — comme la recherche sémantique, l'analyse de texte ou la génération de code — tandis que Sherpa gère la propagation du contexte et la logique de secours. Cette approche modulaire accélère le développement de prototypes, améliore la maintenabilité et permet aux équipes de construire des solutions évolutives pilotées par IA pour diverses applications.

Clinical Agent est conçu pour rationaliser les flux de travail cliniques en combinant la puissance de la génération augmentée par récupération et la recherche vectorielle. Il ingère les données de dossiers médicaux électroniques, indexe les documents avec une base de données vectorielle et utilise des LLMs pour répondre aux questions cliniques, générer des résumés de sortie et créer des notes structurées. Les développeurs peuvent personnaliser les invites, intégrer des sources de données additionnelles et étendre les modules. Le cadre supporte des pipelines modulaires pour l’ingestion de données, la recherche sémantique, les questions-réponses et la synthèse, permettant aux hôpitaux et équipes de recherche de déployer rapidement des assistants cliniques basés sur l’IA.

Pi Web Agent est un framework léger et extensible pour construire des agents de chat IA sur le web. Il utilise Python FastAPI en backend et un frontend React pour fournir des conversations interactives alimentées par OpenAI, Cohere ou LLM locaux. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents ou connecter des bases de données externes pour une recherche sémantique via des magasins vectoriels. Une architecture de plugins permet d’intégrer des outils personnalisés, des appels de fonctions et des API tierces localement. Il offre un accès complet au code source, des modèles de prompt basés sur le rôle et une mémoire configurable pour créer des assistants IA personnalisés.

Rags fournit un pipeline modulaire pour construire des applications génératives augmentées par récupération. Il s'intègre avec des magasins vectoriels populaires (par ex., FAISS, Pinecone), propose des modèles de prompt configurables et inclut des modules de mémoire pour maintenir le contexte conversationnel. Les développeurs peuvent passer d’un fournisseur LLM à un autre comme Llama-2, GPT-4 et Claude2 via une API unifiée. Rags supporte la réponse en flux, la prétraitement personnalisé et des hooks d’évaluation. Son design extensible permet une intégration transparente dans les services de production, permettant l’ingestion automatique de documents, la recherche sématique et la génération de tâches pour chatbots, assistants de connaissances et le résumé de documents à grande échelle.