DataLang은 자연어를 통해 데이터베이스를 쿼리할 수 있는 정교하면서도 간단한 도구입니다. 사용자는 데이터 소스를 설정하고, 데이터 뷰를 추가하며, 대화하듯이 데이터와 상호작용할 수 있습니다. 이는 복잡한 SQL 쿼리의 필요성을 없애고 사용자가 단순한 언어로 신속한 통찰력과 응답을 얻을 수 있게 합니다.

Graph_RAG는 검색 강화 생성(RAG)을 위한 지식 그래프를 구축하고 쿼리하는 데 사용되는 Python 기반 프레임워크입니다. 비구조적 문서의 수집, LLM 또는 NLP 도구를 활용한 엔티티 및 관계의 자동 추출, Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스에 저장하는 것을 지원합니다. Graph_RAG를 이용해 개발자는 연결된 지식 그래프를 구성하고, 의미론적 그래프 쿼리를 실행하여 관련 노드 및 경로를 파악하며, 검색된 컨텍스트를 LLM 프롬프트에 공급할 수 있습니다. 모듈식 파이프라인, 구성 가능한 구성요소, 통합 예제를 제공하여 효과적인 엔드투엔드 RAG 애플리케이션을 지원하며, 구조화된 지식 표현을 통해 답변의 정확성과 해석력을 향상시킵니다.