AI_RAGは、ドキュメントのインデックス作成、ベクター検索、埋め込み生成、LLM駆動の応答作成を組み合わせたモジュール式の検索強化生成ソリューションを提供します。ユーザーはテキストドキュメントのコーパスを準備し、FAISSやPineconeなどのベクトルストアに接続し、埋め込みとLLMのエンドポイントを設定し、インデックス作成プロセスを実行します。クエリが到着すると、AI_RAGは最も適切なパッセージを検索し、それらをプロンプトとともに選択した言語モデルに入力し、コンテキストに基づいた応答を返します。その拡張性の高い設計により、カスタムコネクタ、多モデルのサポート、検索と生成パラメータの詳細な制御が可能で、知識ベースや高度な会話エージェントに最適です。

Faraday Web Researcherは、AIとウェブスクレイピング技術を活用して、オンラインリサーチのエンドツーエンドのワークフローを行います。このエージェントはさまざまな検索エンジンやコンテンツソースと連携し、トピックを自動的に照会し、結果ページをクロールし、関連コンテンツを抽出します。HTMLやPDFドキュメントを処理し、不要な詳細をフィルタリングし、自然言語処理を適用して簡潔な要約や構造化されたレポートを作成します。ユーザーは検索パラメータのカスタマイズ、調査の深さの設定、出力フォーマットの定義が可能で、市場分析、学術研究、競合情報収集に合わせた情報収集を行えます。繰り返し作業を自動化することで、Faradayは調査サイクルを加速し、人的ミスを削減し、大量のウェブベースの情報にアクセスして消化するための統一インターフェースを提供します。