LLM-Cultureは、組織文化を大規模言語モデルのインタラクションに組み込むための構造化されたアプローチを提供します。まず、ブランドの価値とスタイルルールをシンプルな設定ファイルで定義します。次に、これらのガイドラインを強制するためのプロンプトテンプレートライブラリが提供されます。アウトプットを生成した後、内蔵の評価ツールキットが文化基準との整合性を測定し、不整合を強調します。最後に、このフレームワークをAPIまたはオンプレミスのLLMパイプラインに統合し、常に企業のトーン、倫理、ブランドパーソナリティに沿った応答を生成します。

AgenticSearchは、Web検索を行い、データを集約し、構造化された回答を生成するオープンソースのPythonツールキットです。大規模言語モデルと検索APIを統合し、複数ステップのワークフローを調整します：クエリの発行、結果のスクレイピング、関連リンクのランク付け、重要な部分の抽出、結果の要約。開発者はエージェントの動作をカスタマイズし、アクションをチェーンし、実行状況を監視して、研究助手や競合情報ツール、ドメイン固有のデータ収集ツールを手動のブラウジングなしに構築できます。