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.

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.

RAGApp foi projetado para simplificar toda a cadeia de processamento RAG, fornecendo integrações prontas com bancos de dados vetoriais populares (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) e grandes modelos de linguagem (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Inclui ferramentas de ingestão de dados para converter documentos em embeddings, mecanismos de recuperação conscientes do contexto para seleção precisa de conhecimentos e um UI de chat embutido ou servidor API REST para implantação. Os desenvolvedores podem facilmente estender ou substituir qualquer componente—adicionar preprocessadores personalizados, integrar APIs externas como ferramentas ou trocar provedores de LLM—aproveitando ferramentas Docker e CLI para prototipagem rápida e implantação em produção.

Scanflow é uma solução inovadora de escaneamento com IA projetada para captura de dados e automação de fluxo de trabalho em dispositivos inteligentes. Utiliza Inteligência Artificial para garantir captura de dados precisa e em tempo real de códigos de barras, QR codes, números de série e até mesmo códigos manuscritos. Esta ferramenta versátil é adequada para várias indústrias, incluindo manufatura, varejo, logística e controle de qualidade. Ao usar o Scanflow, as empresas podem agilizar processos, reduzir erros e aumentar a eficiência operacional.

Fin-Sight Agents Suite orquestra uma coleção de agentes de IA especializados ajustados ao domínio financeiro. Cada agente realiza tarefas específicas: ingestão de dados de múltiplas fontes, análise de séries temporais, extração de sentimento de notícias e modelagem preditiva. Um agente coordenador gerencia o fluxo de trabalho, enfileirando tarefas e garantindo a consistência dos dados. Através de arquivos de configuração simples, os usuários definem papéis dos agentes, parâmetros de entrada e formatos de saída. O sistema suporta personalização de pipelines analíticos, desde resumos automatizados de lucros até dashboards de exposição ao risco. Combinando consultas em linguagem natural baseadas em LLMs com módulos quantitativos, Fin-Sight Agents Suite acelera a pesquisa, reduz esforços manuais e melhora a precisão decisória em aplicações de negociação, gestão de portfólio e inteligência de mercado.

O New Lead Magnet oferece questionários impulsionados por IA que ajudam você a capturar leads de alta qualidade. Com integração perfeita ao site, resultados personalizados e captura rápida de leads, nosso serviço transforma interações de usuários em oportunidades valiosas. Usando IA, criamos questionários que se encaixam perfeitamente no design da sua marca, aumentando o engajamento do usuário e as conversões. Você começa com um questionário simples, revisa as perguntas geradas pela IA e nós construímos e otimizamos um ímã de leads personalizado para você. Além disso, você terá acesso ao painel para ajustes contínuos e integrações de ferramentas.

O Cortex Click é uma plataforma de conteúdo inteligente projetada para ajudar os desenvolvedores a gerar postagens de blog de alta qualidade, páginas de destino e copilotos de perguntas e respostas com o mínimo de esforço. Aproveitando sua documentação existente, repositórios do GitHub e wikis internos, o Cortex Click pode criar conteúdo que é ao mesmo tempo preciso e relevante. A plataforma também suporta SDKs e APIs ricos para geração de conteúdo programática e fornece ferramentas para ingerir dados de várias fontes, tornando o processo de criação de conteúdo mais fluido e eficiente.