Datayaki는 통찰력을 찾고 대시보드를 생성하는 것을 놀랍도록 빠르고 직관적으로 만드는 AI 기반 데이터 분석 도구입니다. 사용자가 직접 질문할 수 있도록 하여 복잡한 코딩이나 광범위한 설정 없이 의미 있는 데이터 분석을 제공합니다. 여러 데이터 형식을 지원하고 데이터 소스와 매끄럽게 통합하여 정확하고 실시간 통찰력을 제공하여 데이터 기반 의사 결정을 민주화합니다.

KeaML은 전체 기계 학습 라이프사이클을 간소화하도록 맞춤화된 포괄적인 클라우드 기반 플랫폼입니다. 사전 구성된 개발 환경을 선택하는 것부터 최소한의 노력으로 모델을 배포하는 것까지, KeaML은 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 설정 및 유지 관리보다 혁신에 집중할 수 있도록 보장합니다. 주요 기능으로는 직관적인 배포 워크플로, 협업 도구, 주요 데이터 소스와의 통합이 포함됩니다. 이 플랫폼은 효율성을 높이고 비용을 줄이며 ML 전문가 간의 원활한 팀워크를 촉진하도록 설계되었습니다.

MindSearch는 실시간 지식 접근으로 대형 언어 모델을 향상시키는 모듈형 검색 강화 생성 아키텍처를 제공합니다. 로컬 파일 시스템, 문서 저장소, 클라우드 기반 벡터 데이터베이스 등 다양한 데이터 소스에 연결하며, 구성 가능한 임베딩 모델을 사용하여 문서를 인덱싱 및 임베드합니다. 런타임 동안 가장 관련성 높은 컨텍스트를 검색, 커스터마이징 가능한 스코어링 함수로 결과를 재순위하며, LLM이 정확한 응답을 생성할 수 있도록 포괄적인 프롬프트를 구성합니다. 캐싱, 다중 모달 데이터 유형, 복수의 리트리버를 결합하는 파이프라인도 지원합니다. 유연한 API를 통해 임베딩 파라미터, 검색 전략, 청크 처리 방식, 프롬프트 템플릿을 조정할 수 있습니다. 대화형 AI 어시스턴트, 질의응답 시스템, 도메인별 챗봇 구축 등에 적합하며 외부 지식을 LLM 기반 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

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.