Semantic Scholar FastMCP Server est conçu pour rationaliser la recherche académique en exposant une API RESTful placée entre votre application et la base de données Semantic Scholar. Il orchestre plusieurs chaînes de prompt (MCP) en parallèle—comme la récupération de métadonnées, le résumé d'abstraits, l'extraction de citations et la réponse à des questions—pour produire des résultats entièrement traités en une seule réponse. Les développeurs peuvent configurer les paramètres de chaque chaîne, échanger les modèles de langue ou ajouter des gestionnaires personnalisés, permettant un déploiement rapide d'assistants en revue de la littérature, de chatbots de recherche et de pipelines de connaissances spécifiques au domaine, sans construire de logique d'orchestration complexe de zéro.

Stellr est un carnet de laboratoire électronique (ELN) à la pointe de la technologie, développé pour améliorer la documentation et la gestion des données pour les scientifiques dans l'industrie biopharmaceutique. Cet outil numérique aide les chercheurs et les travailleurs de laboratoire à passer de méthodes obsolètes basées sur le papier à une plateforme plus efficace, accessible et centralisée. Stellr centralise toutes vos données de laboratoire, les rendant facilement consultables et partageables au sein de votre équipe. L'interface conviviale de la plateforme simplifie le processus de documentation des expériences et de gestion des résultats de laboratoire, augmentant la productivité et garantissant la conformité aux normes de l'industrie.

ChatDox est une plateforme innovante conçue pour transformer la manière dont les utilisateurs interagissent avec les textes. En permettant des interfaces de conversation avec des documents tels que des livres, des articles, des manuels et des contrats, ChatDox offre une expérience intuitive et fluide. Les utilisateurs peuvent poser des questions et obtenir des informations instantanées, ce qui en fait un outil inestimable pour les chercheurs, les professionnels et les étudiants. La plateforme simplifie et accélère le processus de recherche d'informations pertinentes, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer la productivité.

AgenticIR (Agentic Information Retrieval) offre un cadre modulaire où des agents alimentés par des LLM planifient et exécutent de manière autonome des flux de travail IR. Il permet de définir des rôles d'agents — tels que générateur de requêtes, récupérateur de documents et résumé —, qui s'exécutent dans des séquences personnalisables. Les agents peuvent récupérer du texte brut, affiner leurs requêtes en fonction des résultats intermédiaires, et fusionner les passages extraits en résumés concis. Le cadre supporte des pipelines multi-étapes incluant la recherche web itérative, l’ingestion de données via API, et l’analyse locale de documents. Les développeurs peuvent ajuster les paramètres des agents, intégrer différents LLM, et affiner les politiques de comportement. AgenticIR offre aussi la journalisation, la gestion des erreurs et l’exécution parallèle des agents pour accélérer la collecte d’informations à grande échelle. Avec une configuration minimale, chercheurs et ingénieurs peuvent prototyper et déployer des systèmes de récupération autonomes.