Memonto fonctionne comme une bibliothèque intermédiaire pour les agents IA, orchestrant tout le cycle de vie de la mémoire. Lors de chaque tour de conversation, il enregistre les messages utilisateur et IA, distille les détails importants et crée des résumés concis. Ces résumés sont convertis en embeddings et stockés dans des bases de données vectorielles ou des systèmes de fichiers. Lors de la création de nouveaux prompts, Memonto effectue des recherches sémantiques pour récupérer les souvenirs historiques les plus pertinents, permettant aux agents de maintenir le contexte, de se souvenir des préférences de l'utilisateur et de fournir des réponses personnalisées. Il supporte plusieurs backends de stockage (SQLite, FAISS, Redis) et offre des pipelines configurables pour l'intégration de l'embedding, du résumé et de la récupération. Les développeurs peuvent intégrer Memonto de manière transparente dans des frameworks d'agents existants, renforçant ainsi la cohérence et l'engagement à long terme.

Ncurator est une extension de navigateur alimentée par l'IA conçue pour vous aider à gérer et organiser vos connaissances. En s'intégrant à plusieurs plateformes comme Notion, Gmail et Google Drive, il effectue des tâches telles que l'importation de fichiers PDF, l'exploration de pages Web et l'activation de recherches sémantiques. Avec ses capacités hors ligne et son accent sur la sécurité des données, Ncurator garantit que toutes vos informations sont stockées localement, offrant une manière sécurisée et efficace de gérer vos documents et votre base de connaissances.

OpenKBS transforme le contenu d'entreprise—PDFs, documents, pages Web—en embeddings vectoriels stockés dans un graphe de connaissances. Les utilisateurs interagissent avec un chatbot IA qui récupère des réponses précises en analysant l'index sémantique. La plateforme propose des endpoints API robustes, des widgets UI personnalisables et un contrôle d'accès basé sur les rôles. Elle accélère le support interne, la recherche documentaire et l'intégration des développeurs grâce à des réponses automatisées, contextuelles, et un apprentissage continu à partir de nouvelles données.

Le dépôt fournit un tutoriel étape par étape et une implémentation de référence pour créer un agent AI basé sur ReAct utilisant DeepSeek pour la récupération vectorielle en haute dimension. Il couvre la configuration de l'environnement, l'installation des dépendances, et la configuration des magasins de vecteurs pour des données personnalisées. L'agent utilise le motif ReAct pour combiner les traces de raisonnement avec des recherches de connaissances externes, résultant en des réponses transparentes et explicables. Les utilisateurs peuvent étendre le système en intégrant des chargeurs de documents supplémentaires, en ajustant les modèles de prompts, ou en échangeant les bases de données vectorielles. Ce cadre flexible permet aux développeurs et chercheurs de prototyper rapidement des agents conversationnels puissants, capables de raisonner, de récupérer et d'interagir sans effort avec diverses sources de connaissances en quelques lignes de code Python.

Tendery est une plateforme alimentée par l'IA qui automatise la découverte et la gestion des appels d'offres publics à travers l'Europe. Elle offre des capacités de recherche sémantique avancées pour trouver des appels d'offres gouvernementaux pertinents, des outils de gestion des appels d'offres complets et des recommandations personnalisées basées sur les profils d'entreprise. Les utilisateurs peuvent enregistrer des requêtes de recherche personnalisées, recevoir des mises à jour régulières et accéder à la documentation complète des appels d'offres pour prendre des décisions éclairées rapidement et efficacement. En rationalisant l'ensemble du processus d'approvisionnement, Tendery augmente les chances de remporter des contrats et fait gagner du temps aux entreprises.

ThinkThread permet aux développeurs d'ajouter une mémoire persistante aux applications alimentées par ChatGPT. Il encode chaque échange à l'aide de Sentence Transformers et stocke les embeddings dans des magasins de vecteurs populaires. Lors de chaque nouvelle entrée utilisateur, ThinkThread effectue une recherche sémantique pour récupérer les messages passés les plus pertinents et les injecte comme contexte dans le prompt. Ce processus assure la continuité, réduit l'effort d'ingénierie des prompts, et permet aux bots de se souvenir de détails à long terme tels que les préférences utilisateur, l'historique des transactions ou les informations spécifiques au projet.

VisQueryPDF traite les fichiers PDF en les divisant en segments, en générant des embeddings vectoriels via OpenAI ou des modèles compatibles, et en stockant ces embeddings dans un magasin de vecteurs local. Les utilisateurs peuvent soumettre des requêtes en langage naturel pour récupérer les segments les plus pertinents. Les résultats de recherche sont affichés avec du texte mis en surbrillance sur les pages PDF originales et tracés dans un espace d'embedding bidimensionnel, permettant une exploration interactive des relations sémantiques entre les segments de documents.

Voice File Agent combine reconnaissance vocale et analyse de documents IA pour permettre aux utilisateurs d'interagir avec leurs fichiers de façon conversationnelle. Après avoir téléchargé un document—tel qu’un PDF, un fichier Word, une image ou un fichier texte—l’agent transcrit les requêtes vocales via Whisper et utilise les embeddings d’OpenAI pour rechercher sémantiquement le contenu. Il génère ensuite des réponses ou résumés précis et contextuels. L’agent supporte l’ingestion multi-format, le retour en temps réel de la transcription et une intégration transparente dans les flux de travail existants, permettant aux professionnels de récupérer des informations clés sans lecture manuelle.

Arsenal par CluSTR transforme la façon dont les équipes gèrent et interagissent avec leurs connaissances en utilisant des agents IA avancés. Il traite plusieurs types de fichiers (PDF, Word, texte, images) en vecteurs d'embeddings, construit des graphes de connaissances consultables et offre des interfaces de conversation en temps réel. Les utilisateurs peuvent créer des agents personnalisés pour des tâches telles que l'assistance à la recherche, la revue de code et la génération de rapports. Avec des intégrations transparentes (Google Drive, Slack, GitHub), un contrôle d'accès basé sur les rôles et des endpoints API, Arsenal rationalise les flux de travail et permet aux utilisateurs d'extraire des insights plus rapidement.

Claude-Code-OpenAI transforme l’API Claude d’Anthropic en un remplacement direct pour les modèles OpenAI dans les applications Python. Après installation via pip et configuration des variables d’environnement OPENAI_API_KEY et CLAUDE_API_KEY, vous pouvez utiliser des méthodes familières telles que openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() ou openai.Embedding.create() avec des noms de modèles Claude (par ex. claude-2, claude-1.3). La bibliothèque intercepte les appels, les route vers les points de terminaison Claude correspondants et normalise les réponses pour correspondre aux structures de données d’OpenAI. Elle supporte le streaming en temps réel, la mappage des paramètres avancés, la gestion des erreurs et la modélisation des invites. Cela permet aux équipes d’expérimenter avec Claude et GPT de façon interchangeable sans refactoriser le code, permettant une prototypage rapide pour chatbots, génération de contenu, recherche sémantique et flux de travail LLM hybrides.

FileChat.io est un outil utilisant l'intelligence artificielle pour aider les utilisateurs à interagir avec des documents et à les analyser. Les utilisateurs peuvent télécharger divers types de documents, y compris des PDF, des articles de recherche, des livres et des manuels, et poser des questions à un chatbot personnalisé, qui fournit des réponses précises avec des citations directes du document. L'IA traite le document en représentations de mots, ce qui permet une recherche sémantique et augmente la récupération rapide d'informations pertinentes. Cet outil est idéal pour les professionnels, les chercheurs et quiconque a besoin d'extraire rapidement et efficacement des connaissances de documents richement textuels.

GenAI Processors fournit une bibliothèque de processeurs réutilisables et configurables pour construire des flux de travail d'IA générative de bout en bout. Les développeurs peuvent ingérer des documents, les diviser en morceaux sémantiques, générer des embeddings, stocker et interroger des vecteurs, appliquer des stratégies de récupération, et construire dynamiquement des prompts pour les appels des grands modèles de langage. Son architecture plug-and-play permet une extension facile des étapes de traitement personnalisées, une intégration transparente avec les services Google Cloud ou d'autres magasins de vecteurs, et la gestion de pipelines RAG complexes pour des tâches telles que la réponse aux questions, le résumé et la récupération de connaissances.

InLinks est un outil SEO de pointe qui utilise l'analyse sémantique basée sur les entités. Il produit des briefs de contenu optimaux grâce à une cartographie détaillée des sujets, une analyse des balises h et un modèle de Flesch Kincaid. InLinks ne vous dit pas seulement quel contenu créer, mais vous montre aussi comment le structurer en fonction des informations sur les concurrents. De plus, il automatise la création de liens internes, garantissant que chaque lien est contextuellement pertinent et unique, améliorant ainsi vos performances SEO sur la page et sur le site.

Langchainrb est une bibliothèque Ruby open-source conçue pour rationaliser le développement d'applications pilotées par l'IA en proposant un cadre modulaire pour les agents, les chaînes et les outils. Les développeurs peuvent définir des modèles d'invites, assembler des chaînes d'appels LLM, intégrer des composants de mémoire pour préserver le contexte et connecter des outils personnalisés tels que des chargeurs de documents ou des API de recherche. Il prend en charge la génération d'incorporations pour la recherche sémantique, la gestion des erreurs intégrée et une configuration flexible des modèles. Avec des abstractions d'agents, vous pouvez implémenter des assistants conversationnels qui décident quel outil ou chaîne invoquer en fonction de l'entrée de l'utilisateur. L'architecture extensible de Langchainrb permet des personnalisations faciles, permettant une prototypage rapide de chatbots, des pipelines de résumé automatisés, des systèmes QA et des automatisations de flux de travail complexes.

Knowledge Hunter fonctionne comme un assistant de connaissances transformant des contenus statiques en ligne et des documents en ensembles de données interactifs pilotés par l'IA. En fournissant simplement une URL ou en téléchargeant des PDFs, le plugin explore et analyse le texte, les tableaux, les images et les structures hiérarchiques. Il construit des index sémantiques en temps réel, permettant à ChatGPT de répondre à des demandes complexes, de mettre en évidence des passages et d’exporter des insights. Les utilisateurs peuvent poser des questions de suivi, demander des résumés en points ou approfondir des sections spécifiques en conservant le contexte. Il supporte le traitement par lots de plusieurs sources, le balisage personnalisé de documents et la recherche universelle. Intégré de manière transparente à l’interface de ChatGPT, Knowledge Hunter améliore la recherche, l’analyse de données et le support client en transformant des pages web brutes et des documents en une base de connaissances conversationnelle.

llm-reader offre une interface en ligne de commande qui traite divers documents — PDFs, présentations, Markdown et HTML — à partir de fichiers locaux ou d'URL. En fournissant un document, il extrait le texte, le divise en chunks sémantiques et crée une base de données vectorielle basée sur l'embedding. En utilisant votre LLM configuré (OpenAI ou autre), les utilisateurs peuvent émettre des requêtes en langage naturel, recevoir des réponses concises, des résumés détaillés ou des clarifications. Il supporte l'exportation de l'historique des conversations, des rapports de résumé, et fonctionne hors ligne pour l'extraction de texte. Avec le cache intégré et le multiprocessing, llm-reader accélère la récupération d'informations à partir de documents volumineux, permettant aux développeurs, chercheurs et analystes de trouver rapidement des insights sans faire de balayage manuel.

Dans LORS, les utilisateurs peuvent ingérer des collections de documents, prétraiter les textes en embeddings et les stocker dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête ou une tâche de résumé est émise, LORS effectue une récupération sémantique pour identifier les segments de texte les plus pertinents. Il alimente ensuite ces segments dans un grand modèle linguistique pour produire des résumés succincts et contextuellement pertinents. La conception modulaire permet de remplacer les modèles d'embedding, d'ajuster les seuils de récupération et de personnaliser les modèles de prompt. LORS supporte le résumé multi-documents, la refinement interactif des requêtes et le traitement par lots pour de gros volumes, idéal pour les revues de littérature, les rapports d'entreprise ou tout scénario nécessitant une extraction rapide d'insights à partir de vastes corpus textuels.

Semafind est un outil de gestion des connaissances avancé conçu pour révolutionner la façon dont les équipes et les entreprises stockent, partagent et découvrent des informations. Grâce à ses capacités de recherche sémantique alimentées par l'IA, il va au-delà de la correspondance par mots clés pour fournir des résultats pertinents basés sur la signification réelle du contenu. Les entreprises peuvent tirer parti de cet outil pour créer un référentiel interne de connaissances fluide et organisé, permettant une collaboration efficace et des processus de prise de décision accélérés. Son interface conviviale et ses fonctions de recherche puissantes en font un atout essentiel pour les entreprises modernes.

Shift-Ctrl-F : Recherche sémantique pour le navigateur transforme les recherches traditionnelles de pages Web en une expérience plus conviviale. Elle utilise un modèle d'apprentissage profond (MobileBERT affiné sur SQuAD) pour traiter les requêtes en langage naturel, produisant des résultats de recherche plus précis et pertinents par rapport à la correspondance de chaînes exactes. Ce module fournit aux utilisateurs un outil puissant pour explorer le contenu riche en texte simplement en tapant leurs questions, rationalisant ainsi le processus de recherche sur diverses pages Web.

OpenKBS Apps fournit une interface unifiée pour télécharger et traiter des documents, générer des embeddings sémantiques, et configurer plusieurs LLM pour une génération augmentée par la récupération. Les utilisateurs peuvent ajuster les workflows de requête, définir des contrôles d'accès, et intégrer des agents dans des canaux web ou de messagerie. La plateforme offre des analyses sur les interactions des utilisateurs, un apprentissage continu à partir de feedback, et supporte du contenu multilingue, permettant une création rapide d'assistants intelligents adaptés aux données organisationnelles.