DB-conv é uma biblioteca Python leve projetada para permitir IA conversacional sobre bancos de dados SQL. Após a instalação, os desenvolvedores a configuram com detalhes de conexão ao banco de dados e credenciais do provedor LLM. O DB-conv cuida da inspeção do esquema, constrói SQL otimizado a partir de prompts do usuário, executa consultas e retorna resultados em tabelas ou gráficos. Suporta múltiplos mecanismos de banco de dados, cache, registro de consultas e templates de prompts personalizáveis. Ao abstrair engenharia de prompts e geração de SQL, o DB-conv simplifica a construção de chatbots, assistentes de voz ou interfaces web para exploração de dados auto-serviço.

MindSearch fornece uma arquitetura modular de Geração Aumentada por Recuperação projetada para aprimorar grandes modelos de linguagem com acesso a conhecimento em tempo real. Conectando-se a várias fontes de dados, incluindo sistemas de arquivos locais, armazéns de documentos e bancos de dados vetoriais na nuvem, MindSearch indexa e incorpora documentos usando modelos de embedding configuráveis. Durante a execução, recupera o contexto mais relevante, reclassifica resultados usando funções de pontuação personalizáveis e monta um prompt abrangente para que os LLM gerem respostas precisas. Também suporta caching, tipos de dados multimodais e pipelines combinando múltiplos recuperadores. A API flexível do MindSearch permite aos desenvolvedores ajustar parâmetros de embedding, estratégias de recuperação, métodos de fragmentação e templates de prompt. Seja construindo assistentes de IA conversacionais, sistemas de perguntas e respostas ou chatbots específicos de domínio, o MindSearch simplifica a integração do conhecimento externo em aplicações baseadas em LLM.

Rawr Agent é uma estrutura modular de código aberto em Python que capacita desenvolvedores a construir agentes de IA autônomos ao orquestrar fluxos de trabalho complexos de interações com LLM. Aproveitando LangChain por trás, o Rawr Agent permite definir sequências de tarefas usando configurações YAML ou código Python, especificando integrações de ferramentas como APIs web, consultas a bancos de dados e scripts personalizados. Inclui componentes de memória para armazenar histórico de conversas e embeddings vetoriais, mecanismos de cache para otimizar chamadas repetidas e logs robustos e tratamento de erros para monitorar o comportamento do agente. Sua arquitetura extensível permite adicionar ferramentas e adaptadores personalizados, tornando-o adequado para tarefas como pesquisa automatizada, análise de dados, geração de relatórios e chatbots interativos. Com sua API simples, equipes podem prototipar e implantar rapidamente agentes inteligentes para diversas aplicações.