Query-Bot은 PDF, 텍스트 파일, 워드 문서에서 문서 수집, 텍스트 조각화, 벡터 임베딩을 통합하여 검색 가능한 인덱스를 구축합니다. LangChain과 OpenAI GPT-3.5 Turbo를 활용하여 사용자 질문에 관련 문장을 검색하고 간결한 답변을 생성합니다. Streamlit 기반 UI를 통해 사용자는 파일 업로드, 대화 기록 추적 및 설정 조정이 가능합니다. 로컬 또는 클라우드 환경에 배포 가능하며, 커스텀 에이전트와 지식 기반의 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다.

RAG 기반의 지능형 대화 AI 에이전트는 벡터 저장소를 기반으로 하는 검색 계층과 Google Gemini LLM을 LangChain을 통해 결합하여 컨텍스트 풍부한 지식 추출을 지원합니다. 사용자는 PDF, 웹 페이지 또는 데이터베이스와 같은 문서를 인덱싱하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 쿼리를 제기하면, 에이전트는 관련 문장을 검색하여 프롬프트 템플릿에 넣고 간결하고 정확한 답변을 생성합니다. 모듈형 구성 요소를 통해 데이터 소스, 벡터 저장소, 프롬프트 엔지니어링, LLM 백엔드를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 도메인 특화 Q&A 봇, 지식 탐색기, 연구 보조 도구 개발을 간소화하며, 대규모 문서 컬렉션에서 실시간으로 확장 가능한 인사이트를 제공합니다.

AgenticRAG는 리트리벌 강화 생성(RAG)을 활용하는 자율 에이전트를 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 문서를 벡터 스토어에 인덱싱하고, 관련 컨텍스트를 검색하며, 이를 LLM에 공급하여 맥락 기반의 응답을 생성하는 구성요소를 갖추고 있습니다. 외부 API와 도구를 통합하고, 대화 이력을 추적하는 메모리 저장소를 구성하며, 다단계 의사결정 과정을 조율하는 맞춤형 워크플로우를 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 Pinecone, FAISS와 같은 인기 벡터 데이터베이스와 OpenAI 등 LLM 제공자를 지원하여 원활한 전환 또는 다중 모델 구성을 가능하게 합니다. 에이전트 루프와 도구 관리를 위한 추상 계층을 내장하여, 문서 QA, 자동 연구 및 지식 기반 자동화와 같은 작업을 수행하는 에이전트 개발을 단순화하며, 보일러플레이트 코드를 줄이고 배포 속도를 높입니다.

Agentic-RAG-DeepSeek는 에이전트 오케스트레이션과 RAG 기술을 결합하여 고급 대화 및 연구 응용 프로그램을 가능하게 합니다. 먼저 문서 코퍼스를 처리하여 LLM을 이용해 임베딩을 생성한 후 DeepSeek 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 런타임에 AI 에이전트는 관련 구절을 검색하고, 컨텍스트 인식 프롬프트를 구성하며, LLM을 활용해 정확하고 간결한 답변을 합성합니다. 이 프레임워크는 반복적이고 다단계의 추론 워크플로우, 도구 기반 작업, 사용자 맞춤 정책을 지원하여 유연한 에이전트 행동이 가능합니다. 개발자는 구성요소를 확장하거나 추가 API 또는 도구를 통합하고, 에이전트 성능을 모니터링할 수 있습니다. 동적 Q&A 시스템, 자동 연구 어시스턴트 또는 도메인 별 챗봇 제작에 있어 Agentic-RAG-DeepSeek는 확장 가능하고 모듈화된 플랫폼을 제공합니다.

Cognita는 문서를 수집하고 인덱싱하는 모듈형 아키텍처를 제공하며, OpenAI, TrueFoundry 또는 타사 임베딩을 선택하고 YAML 또는 Python DSL을 통해 검색 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 통합된 프론트엔드 UI를 통해 쿼리를 테스트하고, 검색 매개변수를 조정하며, 벡터 유사도를 시각화할 수 있습니다. 검증이 완료되면, Cognita는 Kubernetes와 서버리스 환경에 배포할 수 있는 템플릿을 제공하여, 지식 기반 AI 어시스턴트를 확장하고 가시성과 보안을 갖추어 프로덕션에서 운영할 수 있도록 지원합니다.

Cortexon은 기업 데이터를 지능적이고 컨텍스트 인식이 가능한 AI 에이전트로 변환합니다. 이 플랫폼은 PDF, 워드 파일, 데이터베이스 등 여러 출처의 문서를 고급 임베딩 및 의미 인덱싱 기술을 사용해 수집합니다. 자연어 인터페이스를 구동하는 지식 그래프를 구축하여 원활한 질문 응답과 의사결정을 지원합니다. 사용자는 대화 흐름을 사용자 맞춤형으로 만들고, 응답 템플릿을 정의하며, REST API 또는 SDK를 통해 웹사이트, 채팅 애플리케이션 또는 내부 도구에 에이전트를 통합할 수 있습니다. Cortexon은 실시간 분석을 제공하여 사용자 상호작용을 모니터링하고 성능을 최적화합니다. 안전하고 확장 가능한 인프라를 통해 데이터 프라이버시와 컴플라이언스를 보장하며, 고객 지원 자동화, 내부 지식 관리, 영업 지원 및 연구 가속화에 적합합니다.

DocChat-Docling은 정적 문서를 상호작용 지식베이스로 변환하는 AI 문서 챗봇 프레임워크입니다. PDF, 텍스트 파일 등 다양한 형식을 수집하고 벡터 임베딩으로 콘텐츠를 인덱싱하며 자연어 Q&A를 가능하게 합니다. 사용자는 후속 질문을 할 수 있으며, 에이전트는 맥락을 유지하여 정확한 대화가 가능합니다. Python과 주요 LLM API를 기반으로 하여 확장 가능한 문서 처리, 맞춤형 파이프라인, 손쉬운 통합을 제공하여 팀이 수동 검색이나 복잡한 쿼리 없이 정보를 찾도록 돕습니다.

LangSearch는 웹 검색을 위한 자연어 처리를 지원하는 강력한 API를 제공합니다. 뉴스, 이미지, 비디오를 포함한 방대한 웹 문서 데이터베이스에서 자세한 검색 결과를 제공합니다. 이 API는 키워드 검색과 벡터 검색을 모두 지원하며, 결과 정확성을 높이는 재순위 모델을 활용합니다. 다양한 애플리케이션과 도구에 쉽게 통합할 수 있어 LangSearch는 프로젝트에 고급 검색 기능을 추가하려는 개발자에게 이상적인 선택입니다.

Marvin은 프로젝트 저장소와 문서 파일을 인덱싱하여 개발자에게 즉각적이고 정확한 답변을 제공하는 AI 문서 도우미입니다. 첨단 NLP 기술을 활용하여 자연어로 된 질문을 이해하고, 관련 코드 예제를 찾아 보여주며, 문서 섹션을 강조 표시합니다. 이를 사이트 또는 독립된 웹 도구에 바로 통합할 수 있어, 팀이 지원 티켓을 줄이고, 온보딩을 빠르게 하며, 수작업 없이 문서 품질을 유지할 수 있게 합니다.