AutoML-Agent fornece uma estrutura versátil baseada em Python que orquestra cada etapa do ciclo de vida do aprendizado de máquina por meio de uma interface de agente inteligente. Começando com ingestão automatizada de dados, realiza análises exploratórias, tratamento de valores ausentes e criação de recursos usando pipelines configuráveis. Em seguida, realiza busca por arquitetura de modelo e otimização de hiperparâmetros alimentada por grandes modelos de linguagem para sugerir configurações ótimas. O agente executa experimentos em paralelo, rastreando métricas e visualizações para comparar o desempenho. Assim que o melhor modelo é identificado, AutoML-Agent simplifica o deployment gerando containers Docker ou artefatos nativos de nuvem compatíveis com plataformas MLOps comuns. Os usuários podem personalizar workflows via plugins e monitorar a deriva do modelo ao longo do tempo, garantindo soluções de IA robustas, eficientes e reprodutíveis em ambientes de produção.

RagBits é uma estrutura RAG turnkey projetada para empresas desbloquearem insights de seus dados proprietários. Gerencia a ingestão de documentos em vários formatos (PDF, DOCX, HTML), gera embeddings vetoriais automaticamente e os indexa em bancos de dados vetoriais populares. Através de uma API RESTful ou interface web, os usuários podem fazer consultas em linguagem natural e obter respostas precisas e contextuais alimentadas por modelos de linguagem de última geração. A plataforma também oferece personalização de modelos de embeddings, controles de acesso, painéis analíticos e fácil integração em fluxos de trabalho existentes, sendo ideal para gerenciamento de conhecimento, suporte e aplicações de pesquisa.