DataLangは、自然言語によるデータベースクエリを可能にする、洗練されたシンプルなツールです。ユーザーはデータソースを設定し、データビューを追加し、まるで会話をしているかのようにデータと対話することができます。これにより、複雑なSQLクエリの必要がなくなり、ユーザーは単なる平易な言葉を使って迅速な洞察と応答を得ることができます。

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。