Graph_RAGは、検索強化型生成（RAG）のための知識グラフを構築・クエリするためのPythonベースのフレームワークです。非構造化ドキュメントの取り込み、LLMやNLPツールを使用したエンティティ・リレーションの自動抽出、Neo4jなどのグラフデータベースへの保存をサポートしています。これにより、開発者は連結された知識グラフを構築し、セマンティックグラフクエリを実行して関連ノードや経路を特定し、取得したコンテキストをLLMのプロンプトに投入できます。モジュール式のパイプライン、設定可能なコンポーネント、統合例を提供し、エンドツーエンドのRAGアプリケーションを促進し、構造化された知識表現による回答の正確性と解釈性を向上させます。

Manus JSは、任意のWebページにインテリジェントな研究アシスタントを埋め込むクライアントサイドのJavaScriptライブラリです。HTMLコンテンツをスキャンし理解し、AIを使用して記事の要約を生成し、特定の質問に回答し、名前付きエンティティを抽出し、複数のフォーマットで引用リストを作成します。開発者は、カスタムプロンプト、データソース、UIコンポーネントを設定してブランドに合わせることができます。Manus JSはキャッシュされたコンテンツでオフライン動作が可能で、ライブ調査のためにAI APIと接続し、学術ポートフォリオ、ニュース集約サイト、ナレッジベースプラットフォームに適しています。

Duckyは、チームがコードを書かずにカスタムAIエージェントを構築、訓練、展開できるようにします。ドキュメントやスプレッドシート、CRMレコードを知識源として取り込み、ドラッグ＆ドロップインターフェースを使って意図認識、エンティティ抽出、多段階ワークフローを設定できます。REST API、データベース、Webhooksとの連携をサポートし、Webチャットウィジェット、Slack、Chrome拡張機能を通じたマルチチャネル展開も可能です。リアルタイム分析により会話量やユーザー満足度、エージェントのパフォーマンスを把握できます。役割ベースのアクセス制御とバージョン管理により企業レベルのガバナンスを確保しつつ、迅速な反復サイクルを維持します。