A Envole é uma plataforma sem código inovadora projetada para criar agentes de IA dinâmicos usando inglês simples. Os usuários podem definir os tipos de entradas (texto, arquivos, imagens, áudio), especificar atividades (responder a perguntas, resumir, análise de sentimento), desbloquear ações (enviar e-mails, salvar no Notion, integração de ferramentas) e configurar as saídas. Com a Envole, os usuários podem capacitar seus agentes de IA a se conectarem a várias ferramentas, criar ações personalizadas e implantá-los via ambientes hospedados ou integrações de API. A Envole simplifica a automação de IA, tornando-a acessível e versátil para transformar fluxos de trabalho.

O Form Filler simplifica o processo de preenchimento de formulários online, permitindo que os usuários salvem informações usadas com frequência. Uma vez que os dados são salvos, a extensão automaticamente povoará os formulários com essas informações, tornando as submissões online mais rápidas e reduzindo as chances de erros. É especialmente útil para tarefas repetitivas, como se inscrever em newsletters ou preencher detalhes de compras.

O FormulAI é um assistente de fórmulas avançado impulsionado por IA, projetado para simplificar cálculos sofisticados. Com sua interface amigável e visualmente atraente, permite que os usuários insiram dados, construam fórmulas e resolvam problemas complexos de forma rápida e eficiente. Seja você um especialista ou um novato, o FormulAI torna o manuseio de cálculos intrincados simples, economizando tempo e reduzindo erros. Ideal para várias áreas, o FormulAI oferece uma experiência perfeita em cálculos matemáticos e estatísticos, garantindo precisão e aumentando a produtividade.

Graph_RAG é uma estrutura baseada em Python projetada para construir e consultar gráficos de conhecimento para geração aumentada por recuperação (RAG). Ela suporta ingestão de documentos não estruturados, extração automática de entidades e relações usando LLMs ou ferramentas de NLP, e armazenamento em bancos de dados gráficos como Neo4j. Com o Graph_RAG, os desenvolvedores podem construir gráficos de conhecimento conectados, executar consultas semânticas para identificar nós e caminhos relevantes, e alimentarem o contexto recuperado nos prompts do LLM. A estrutura oferece pipelines modulares, componentes configuráveis e exemplos de integração para facilitar aplicações de ponta a ponta de RAG, melhorando a precisão e interpretabilidade das respostas por meio de representação estruturada do conhecimento.

KlapAI é um agente de IA avançado que auxilia os usuários automatizando tarefas mundanas, como agendamentos, entrada de dados e pesquisa online. Ele aproveita o processamento de linguagem natural para entender as entradas do usuário e executar ações de forma eficiente. Isso ajuda a economizar tempo, reduzir erros e permite que os usuários se concentrem em atividades mais estratégicas. A interface intuitiva do KlapAI e sua robusta funcionalidade a tornam adequada tanto para uso pessoal quanto profissional.

RagFormation oferece uma solução de ponta a ponta para a implementação de workflows de geração aprimorada por recuperação. A plataforma ingere várias fontes de dados, incluindo documentos, páginas web e bancos de dados, e extrai embeddings usando LLMs populares. Ela conecta-se de forma transparente com bancos de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate ou Qdrant para armazenar e recuperar informações relevantes contextualizadas. Os usuários podem definir prompts personalizados, configurar fluxos de conversa e implantar interfaces de chat interativas ou APIs RESTful para atendimento de perguntas em tempo real. Com monitoramento integrado, controles de acesso e suporte a múltiplos provedores de LLMs (OpenAI, Anthropic, Hugging Face), RagFormation permite que equipes prototype, itere e operacionalize aplicações de IA baseadas no conhecimento em larga escala, minimizando o esforço de desenvolvimento. Seu SDK de baixo código e documentação abrangente aceleram a integração aos sistemas existentes, garantindo colaboração sem atritos entre departamentos e reduzindo o tempo de lançamento no mercado.