Haystack은 개발자가 최신 기계 학습 발전을 활용하여 사용자 정의 검색 솔루션을 쉽게 만들 수 있도록 설계되었습니다. 문서 저장소, 검색기 및 독서기와 같은 구성 요소를 사용하여 Haystack은 다양한 데이터 소스에 연결하고 쿼리를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처는 의미 검색 및 전통적인 키워드 기반 검색을 포함한 혼합 검색 전략을 지원하여 검색 기능을 향상시키려는 기업을 위한 다목적 도구로 만들었습니다.

BAML Agents는 모듈식이고 확장 가능한 플랫폼을 찾는 개발자와 AI 실무자를 위해 설계되었습니다. 사용자 지정 도구의 원활한 통합을 위한 플러그인 기반 아키텍처, 대화 컨텍스트를 유지하는 메모리 시스템, 다단계 추론 워크플로우를 지원합니다. BAML Agents를 사용하면 빠르게 에이전트 행동을 구성하고, 외부 API에 연결하며, 일반적인 에이전트 패턴을 재창조하지 않고 복잡한 작업을 조율할 수 있습니다. 경량 디자인과 명확한 추상화 덕분에 프로토타입 제작, 연구, 다양한 자동화 환경에서의 프로덕션 배포에 이상적입니다.

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.

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.

LLM-Blender-Agent는 개발자가 LLM을 협력 에이전트로 랩핑하여 모듈식 다중 에이전트 AI 시스템을 구축할 수 있도록 합니다. 각 에이전트는 Python 실행, 웹 스크래핑, SQL 데이터베이스, 외부 API와 같은 도구에 접근할 수 있습니다. 프레임워크는 대화 메모리, 단계별 추론, 도구 오케스트레이션을 처리하여 보고서 생성, 데이터 분석, 자동화된 연구, 워크플로우 자동화와 같은 작업을 가능하게 합니다. LangChain 위에 구축되어 가볍고 확장 가능하며 GPT-3.5, GPT-4 및 기타 LLM과 호환됩니다.